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本程序使用小波变换对脑电进行分组重构，获得不同频率的脑电波形

基于小波变换的图像拼接，用到SIFT特征点匹配，内容包括源代码及待匹配图像。

matlab非平稳信号噪声消除 小波变换与傅里叶变换对比

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

针对开采沉陷计算参数反演方法存在早熟收敛现象、容易陷入局部最优解的问题,提出将蚁群算法运用于开采沉陷计算参数反演:首先对反演参数的搜索空间进行离散,将参数反演问题转化为组合优化问题,然后建立了基于最大-最小蚁群算法的概率积分法计算参数反演流程。应用实例表明,蚁群算法对观测站测点缺失具有较强的抗干扰能力,较最小二乘法和模矢法有较好的拟合效果。

在MATLAB中用一群算法实现三维路径规划的代码，可以运行，自己修改地图数据即可达到自己的需求

1、资源内容：基于Matlab蚁群算法的三维路径规划算法（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预测模型各个参数的最佳值,基于最佳参数的SVM建立瓦斯涌出量预测模型。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测方法,其个别预测误差相对较大,最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用ACO对于预测模型的参数进行优化后,预测性能有显著提高,最大误差为4.37%,平均误差为2.89%,表明所建议的方法是有效、可行的。