NSGA II 算法的 MATLAB 代码（Kalyanmoy Deb、Amrit Pratap、Sameer Agarwal 和 T. Meyarivan，“快速和精英多目标遗传算法：NSGA-II”，IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION，VOL. 6，No. 2, APRIL 2002.) 是为该文件中的 9 个无约束和 5 个约束测试问题开发的。

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为了消弱由测量噪声的变化对导航估计的影响，本文提出了一种自适应滤波法。该算法利用阈值自动选择开窗窗口的长度调节自适应因子，以此调整扩展卡尔曼滤波法（EKF）与无迹卡尔曼滤波法（UKF）中的滤波增益，进而合理利用测量信息，由此分别形成AEKF与AUKF算法。将两种方法分别应用于全球导航系统（GPS）和航位推算（DR）紧组合导航系统中，仿真结果证明了与UKF相比，可以有效地避免滤波发散。

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*仍在开发中，尚未检查此隐含的结果（2017/9/25） 作者：栾T，尹锡，刘晓明 CVPR2017： ：//cvlab.cse.msu.edu/pdfs/Tran_Yin_Liu_CVPR2017.pdf DR-GAN的Pytorch含义（“通过旋转脸来进行表示学习”中的更新版本） 由提供支持 要求 python 3.6 pytorch 0.2.0 numpy的1.13.1 scipy 0.18.1 matplotlib 2.0.0 如何使用 单图像DR-GAN 修改main.py的DataLoader函数以定义适用于您的数据的dataloader 数据需要具有ID，并且姿势标签对应于每个图像 如果没有，则使用“ -random”选项可以查看代码如何处理无意义的随机数据。 python main.py-随机 运行main.py训练模型 训练有素的模型和Loss_lo

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