附录里的matlab代码#LinearFW 这是重现我们所有实验的代码： On the Global Linear Convergence of Frank-Wolfe Optimization Variants Simon Lacoste-Julien and Martin Jaggi NIPS 2015 它涵盖了针对方程式中描述的问题的Frank-Wolfe优化变量的全局线性收敛速度。 （1）在论文中。 它包含Frank-Wolfe的实现，在两个应用程序上分别执行Frank-Wolfe和成对的Frank-Wolfe： l1约束最小二乘回归（lasso）; 来自视频共定位应用程序的流多面体上的QP。 该代码在Matlab中运行（已在Linux，Windows和Mac上的Matlab 2014中进行了测试）。 但是对于下面的前两个文件夹，通过删除初始化随机种子的行，它也可以轻松地在Octave中运行。 有三个文件夹： FW_lasso包含用于生成图2顶部图形的套索实验。在文件夹中启动run_FW.m以生成图（花费几秒钟）。 triangle_FW_experiment包含线性速率常数实

加速度信号预处理，精确积分加速度，得到速度和位移

FANUC机器人的移动速度范围（仅供参考）

ImgRec_OCR 图像识别，利用Python的OCR库进行图片识别的二进制，可以使用Python OCR的图片识别训练软件进行模型训练，生成对应的.traineddata，使识别的正确率和速度均得到提高

快速掘进急需构建掘进前方高精度二维地质模型。以沁水煤田某矿区XY-S工作面为例，基于三维地震解释成果，利用巷道掘进过程中煤层底板高程实测信息，动态刷新三维地震平均速度场，更新掘进前方煤层底板高程，最后对掘进前方预测的精度进行统计分析。结果表明：通过不断利用掘进实测煤层底板高程，刷新平均速度场，更新掘进前方煤层底板地质剖面，掘进前方煤层底板剖面与实际揭露剖面之间误差逐渐越小，实测点前方25 m和50 m范围的煤层底板高程最小绝对误差可达0.2 m和0.45 m。若实测点数据密度大、分布均匀，预测精度将会进一步得到提高，可为快速掘进提供高精度煤层底板导航数据。

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