摩擦力 LuGre模型能很好地解释摩擦力的动静力特性,但确定 LuGre参数时却非常困难。利用改进遗传算法辨识 LuGre模型参数时,静力参数辨识与传统方法相同,动力参数辨识时利用伺服系统输出的位移(或加速度)以及输出的控制力直接进行参数辨识。辨识过程中把控制力作为目标逼近值,进而可以辨识出 2个动力参数。从参数辨识结果看,基于改进遗传算法的 LuGre摩擦模型的静动力非线性参数辨识精确很高,参数辨识速度快,鲁棒性能好。

基于改进的LbpOperator和K-Means聚类的人脸表情识别

原文：http://blog.csdn.net/yysyangyangyangshan/article/details/12063343

基于混合策略改进的优化算法+基于混合策略改进的优化算法在支持向量机回归（SVR）中的应用，混合策略为Sobol序列初始化、惯性权重及柯西步长三种改进策略的混合，并已锂离子电池容量数据为例，进行测试，亲测有效。

针对可拓神经刚络无法解决多故障珍断的问题，建立问题模型，将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题。从模型结构和学习算法两个方面对ENN2进行改进，提出基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法，并对其参数和时间复杂度进行分析采用工程实例对所提提的方法进行验证，结果表明，所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题，且得到的诊断模型可用于在线状态监控，具有较好的应用前景。

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压缩包内是改进SIFT算法后得到的SURF算法，通过matlab调用C++程序，需要预先设置好matlab安装MinGW-w64编译器（mex命令），具体论文里面有，或者参考https://blog.csdn.net/desire121/article/details/60466845

为了提高移动机器人在连续障碍物环境下的避障性能，提出了一种具有速度反馈的模糊避障算法。移动机器人利用超声传感器感知周围环境，在模糊控制的基础上通过障碍物分布情况调整自身速度，进而引入优雅降级并把改进的模糊避障融入其中，增强了移动机器人的鲁棒性。实验结果表明，该方法能通过与环境交互调整机器人移动速度，控制机器人成功避障并优化避障路径，具有良好的有效性。

基于教与学的优化（TLBO）是一种元启发法，它受教与学过程的启发，它是通过简化班级中学生所获得的知识改进的数学模型来实现的。该算法由Rao，Savsani和Vakharia于2011年提出。通过levy飞行对其步长进行改进。

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