【本书特色】
展现算法时代，计算为自然科学与哲学研究带来的震撼之力。
一段别开生面的数学历程，如何引发一场改变科学面貌的哲学思考。
一本荣获法兰西学术院哲学大奖的数学书。
一本数学爱好者都应该读一读的哲学书。
2021-10-03 04:02:52
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在这段代码中，我们使用 SOMA 和小波收缩来对图像进行去噪。 传统去噪方法的选择需要先验知识破坏图像的噪声种类。 此外，使用通用小波收缩的图像去噪仅适用于因高斯噪声而损坏的图像。 在这段代码中，我们使用 SOMA 来找到小波收缩去噪的参数，例如小波的选择和各种级别的阈值。 我们的算法适用于各种噪声破坏图像，如高斯、盐和胡椒等。 该算法的详细信息可以在Anupriya，Akash tayal，“使用自组织迁移算法的基于小波的图像去噪”， CiiT 国际数字图像处理杂志，2012 年 6 月
2021-09-25 18:14:17
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基于进化多目标优化的自步学习方法研究，李豪，公茂果，自步学习是最近提出的一种新的机器学习技术。自步学习模仿了人的学习过程。人类在学习的时候总是从简单的概念学起,然后再慢慢地��
2021-09-25 11:30:15
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python代码随处可见，利用python进行相关的操作和实现时每一个python入门者必不可少的内容，这里利用python
的相关知识，简单的进行了实验，希望对大家有所帮助
2021-09-24 21:09:35
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非线性自抗扰控制器耦合参数多,常规经验整定法难以获得最优参数,以至于影响控制器的控制精度.单一机制的优化算法整定出的自抗扰参数均可能是局部最优解,不能有效提高自抗扰控制器的控制精度.针对此问题, 提出一种基于改进鲨鱼优化算法的自抗扰控制器参数优化设计方法.为解决基本鲨鱼优化算法易陷入局部最优解、算法后期收敛速度慢的问题,提出混合交叉变异策略与双种群协同机制,以ITAE指标为自抗扰控制器参数选择的优化目标,并以二自由度机械臂为例进行仿真验证.结果表明,优化后的自抗扰控制器具有更小的超调量和更高的控制精度,在加入外界干扰后,控制器可以很快抑制干扰,具有很好的抗干扰能力,改进后的鲨鱼优化算法可以用于复杂非线性系统自抗扰控制器的参数优化.
2021-09-24 17:01:04
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在目标跟踪领域，粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势，但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时，会产生粒子贫化问题，导致滤波精度不稳定.针对这种问题，本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体，蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率，伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索，并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索，从而提高粒子整体的质量和合理的分布；引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能，将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.
2021-09-24 14:08:32
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