对原始的music算法只能对不相关的信号的博大方向进行估计，对于相关信号就会出现误差，在此基础上提出了改进的music算法

一种产品BOM展开及生成改进循环算法的实现_产品创新数字化(PLM)_综合_285.doc

融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。

将改进遗传算法用于图像分割,利用判断分析法和最佳熵自动阈值法两种阈值分割方法进行实验并加以比较,结果表明,利用最佳熵自动阈值法进行的图像分割优于判断分析法

分别用改进的粒子群优化算法和改进的差分进化算法求解柔性作业车间调度问题 问题规模以(工件J*工序P*机器M)表示，例如J20P10M10表示共有20个工件，每个工件有10个工序，总共有10个加工机器可供选择。data文件夹中的文件表示程序所用的数据，其中data_first文件的问题规模是J10P5M6，data_second文件的问题规模是J20P10M10，data_third文件的问题规模是J20P20M15。对于其中数据的解释：横向表示工序，纵向表示机器，每个数值表示机器加工工序的耗时，工序和机器都是按顺序排列的。以data_first.txt文件为例，前五行分别表示第一个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，第5-10行表示第二个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，以此类推。 关于编码，本项目采用的是同类问题常用的编码方式，参考论文“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”，与该论文所述的编码方式不同的是，本项目的编码中第一段为工序编码，第二段为机器编码。DE文件夹中的三个文件分别采用三种不同的初始化方式，其中DE_first.py采用的是完全随机的

通过C/C++编程，将传统的KMP算法与改进的KMP算法进行对比，通过运行时间、匹配速度来衡量算法性能的优劣。

基于改进MPPT 算法的光伏并网系统控制策略

随着经济的快速发展，众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节，预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型，通过该模型的预测，可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准，并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的，简化网络结构，提高预测的准确度.

基于改进贪心算法的大学生个性化宿舍分配方法的matlab仿真

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合，并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法，利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正，计算融合权重，进行偏振图像融合，增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证，改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%，对比度最高提升1384%；较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%，对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。