信息素更新 对信息素矩阵进行更新，更新方法为 新值为原信息素值乘以(1 - rho)，rho为信息素蒸发率，在加上最小偏差值的倒数。 for i = 1 : N tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F; 信息数更新之后，再根据新的信息数矩阵，判断路径。进行迭代运算。直到达到最大迭代次数，或偏离误差达到要求值。

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关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础。针对压缩视频序列提出一种基于镜头的关键帧提取改进算法。其核心是根据压缩视频序列的编码特点，只需要对其进行部分解码，利用I帧信息的直流分量信息构造DC缩微图，并结合图像帧不同区域DC信息的重要程度差异进行相似性度量，进而实现关键帧提取。实验证明，该算法较之传统算法，在查全率和检索时间两项指标上均有显著改善，尤其适用于新闻纪录片、电影片等局部运动较为剧烈的视频序列。

emd-hht的改进算法，能更好的抑制数据的端点效应，获得更加准确的imf分量及hht变换。

西南交通大学研究生课程 机器学习与人工智能作业，按照软件学报格式

基于MATLAB的Olfati算法2和多领导者改进算法，matlab2021a版本运行，提供操作录像.avi clear;clc; loop=500;%确定循环周期 s=0.1;%s取值范围为(0,1) n=50;%确定智能体个数 m=50;%确定领导者直接影响智能体数目 r=6;%确定智能体感知半径 ra=(1/s)*[sqrt(1+s*(r^2))-1]; dw=5;%确定网格Lattice距离 dwa=(1/s)*[sqrt(1+s*(dw^2))-1]; h=0.9;%定义参数h，其取值范围为（0,1）

随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.

BP人工神经网络，消除样本顺序影响 通过对试验结果的分析会发现，BP网络接受样本的顺序会对训练结果有较大的影响，基本算法比较 “偏爱”较后出现的样本，因此，改进算法为对整个样本集的训练，用“总效果”去实施对权矩阵的修改 ，这就能比较好的解决因样本顺序引起的精度问题和训练的抖动。改进后的算法

Gerchberg-Saxton（GS）相位恢复算法被广泛用在多平面全息显示中，但是大部分平面的相关度很低。研究者们提出了一种补偿的方法，然而它并不有效。本文将这种补偿方法称作强补偿方法，并提出了一种基于弱补偿概念的方法。这个算法的核心是引进相应的权重因子改变进入算法的信息量从而实现弱补偿。数值模拟结果显示，同原始GS相位恢复三维算法相比，用这种算法各平面相关度的平均值和差值可以至少改善59.82%和97.03%。