内容概要：文章介绍了基于Matlab的PSO-LSTM（粒子群算法优化长短期记忆神经网络）实现多输入分类预测的完整流程。针对大数据时代背景下金融、医疗、能源等行业面临的多变量时序数据分析挑战，传统机器学习方法难以有效捕捉数据间的时序依赖性和长期依赖关系。LSTM虽能很好应对长期依赖性问题，却因自身超参数优化难题限制性能发挥。为此，文中提出了融合PSO与LSTM的新思路。通过粒子群优化算法自动化选取LSTM的最优超参数配置，在提高预测精度的同时，加速模型训练过程。项目详细展示了该方法在金融预测、气象预报等多个领域的应用前景，并用具体代码实例演示了如何设计PSO-LSTM模型，其中包括输入层接收多输入特征、经由PSO优化超参数设定再进入LSTM层完成最终预测输出。 适用人群：从事机器学习、深度学习研究的专业人士或研究生，尤其是专注于时间序列数据挖掘以及希望了解如何利用进化算法（如PSO）优化神经网络模型的研究人员。 使用场景及目标：①对于具有多维度时序特性的数据集，本模型可用于精准分类预测任务；②旨在为不同行业的分析师提供一种高效的工具去解决实际问题中复杂的时变关系分析；③通过案例代码的学习使开发者掌握创建自己的PSO-LSTM模型的技术，从而实现在各自专业领域的高准确性预测。 其他说明：需要注意的是，在具体实施PSO-LSTM算法过程中可能会遇到诸如粒子群算法的收敛问题、LSTM训练中的梯度管理以及数据集质量问题等挑战，文中提及可通过改进优化策略和加强前期准备工作予以解决。此外，由于计算成本较高，还需考虑硬件设施是否足够支撑复杂运算需求。

距离上次发布的汇编找图后，易友提议加入偏色功能，这次已经加入，易语言置入代码找图速度完全超越大漠， 还有很多易友问我说看不懂置入代码，这次发布的 找图 找字 OCR 源码大部分使用中文编写，简单易懂，由于重要部分影响效率所以使用易语言置入 代码编写 (速度肯定比不上全 置入代码的速度快)

多目标粒子群算法MOPSO，Matlab实现 测试函数包括ZDT、DTLZ、WFG、CF、UF和MMF等，另外附有一个工程应用案例；评价指标包括超体积度量值HV、反向迭代距离IGD、迭代距离GD和空间评价SP等 ,多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实现与综合测试：涵盖ZDT、DTLZ、WFG等多类测试函数及MMF与CF，并附以工程应用案例的评估与分析，采用超体积HV、反向迭代IGD及迭代空间等评方法,基于多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实践：涵盖ZDT、DTLZ、WFG等多类测试函数与MMF案例，以及超体积度量HV等综合评指标体系的应用研究,MOPSO; Matlab实现; 测试函数: ZDT; DTLZ; WFG; CF; UF; MMF; 评价指标: HV; IGD; GD; SP,多目标粒子群算法MOPSO：Matlab应用及性能评价

山东大学数据结构与算法课程设计实验2外排序实验报告（配图，配代码，详细解释，时间复杂度分析） 含数据结构与算法描述（整体思路描述，所需要的数据结构与算法）测试结果（测试输入，测试输出）实现源代码（本实验的全部源程序代码，程序风格清晰易理解，有充分的注释） 问题描述： 应用竞赛树结构模拟实现外排序。 基本要求： （1）设计并实现最小输者树结构ADT，ADT中应包括初始化、返回赢者，重构等基本操作。 （2）应用最小输者树设计实现外排序，外部排序中的生成最初归并串以及K路归并都应用竞赛树结构实现； （3）随机创建一个较长的文件作为外排序的初始数据；设置归并路数以及缓冲区的大小；获得外排序的访问磁盘的次数并进行分析。可采用小文件来模拟磁盘块。

基于粒子群算法的储能优化配置：成本模型分析与最优运行计划求解,基于粒子群算法的储能优化配置：成本模型与最优运行计划求解,MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法），求解效果极佳，具体可以看图 代码属于精品代码 ,关键词：MATLAB代码；储能优化配置；粒子群算法；PSO算法；充放电优化；成本模型；运行计划；容量配置成本；优化求解。,基于MATLAB的PSO算法储能优化配置与充放电策略研究

点云技术是三维计算机视觉领域中的重要组成部分，它涉及到数据采集、处理、分析以及应用等多个环节。本资源包“经典点云数据集+点云+点云处理算法”提供了斯坦福大学的一系列经典点云模型，对于研究和开发点云处理算法的人员来说，是一个非常有价值的参考资料。 我们要理解什么是点云。点云是由一系列空间坐标点组成的集合，这些点在三维空间中代表物体的表面信息。通过激光雷达（LiDAR）、RGB-D相机等设备，我们可以获取到这些三维点的数据，用于构建物体或环境的三维模型。点云数据集则是一批经过整理和标注的点云数据，用于训练和测试各种点云处理算法。 在本数据集中，包含了九个点云模型，它们以PLY和PCD两种格式提供。PLY是一种基于文本或二进制的3D模型文件格式，常用于存储点云数据和相关的几何与颜色信息。PCD是Point Cloud Library（PCL）项目中的文件格式，同样用于存储点云数据，且支持压缩，便于数据传输和存储。这两种格式都广泛应用于点云处理领域。 点云处理算法主要包括点云的预处理、特征提取、分割、配准、重建等多个步骤。预处理通常涉及去除噪声、滤波和平滑等操作，以提高数据质量。特征提取则是识别点云中的关键点、边缘或表面，为后续的分类、识别任务提供依据。分割是将点云划分为不同的区域或对象，而配准则涉及到对多个点云进行空间对齐，以便进行比较或融合。通过点云数据可以重建出高精度的三维模型。 利用这个数据集，可以进行如下的算法实验： 1. **滤波算法**：如Voxel Grid滤波、Statistical Outlier Removal（SOR）滤波、Radius Outlier Removal等，以去除噪声点。 2. **特征提取**：如SHOT、FPFH、PFH等特征，用于识别点云中的局部结构。 3. **分割算法**：例如基于密度的区域生长、基于聚类的分割或基于图割的方法，将点云分为不同的部分。 4. **点云配准**：使用ICP（Iterative Closest Point）或其变种，实现两个点云之间的精确对齐。 5. **三维重建**：如多视图立体匹配或基于点云的表面重建，生成高质量的3D模型。 通过对比不同算法在这些标准数据集上的表现，可以评估算法的性能，为算法优化和新算法设计提供依据。此外，这些数据也适用于深度学习模型的训练，如点云分类、分割和目标检测等任务。 这个数据集为点云处理的研究者和开发者提供了一个丰富的实践平台，有助于推动点云技术的发展和应用，无论是在自动驾驶、机器人导航、建筑建模还是虚拟现实等领域，都有着广泛的应用前景。

这里只做演示，都是获得老师高度认可的设计，有完整数据库，源码和文档，简单配置一下就可以用

动态窗口法（DWA）是一种用于移动机器人避障的算法，特别是在小车类的移动机器人中应用广泛。它能够实时处理机器人的运动规划和避障任务，是智能小车在复杂环境中的导航与定位的关键技术之一。DWA算法的核心思想是在机器人当前速度的基础上，动态地规划出一段短时间内的速度增量，使得机器人能够平滑地绕开障碍物，并且向着目标方向移动。 在仿真环节中，通过Matlab这一强大的数学计算和仿真平台，可以构建小车避障的仿真模型。Matlab不仅提供了丰富的数学运算和图形处理功能，而且其Simulink模块还可以用于构建动态系统的仿真模型，使得开发者能够直观地观察到小车在虚拟环境中的避障表现。在Matlab环境下使用DWA算法进行仿真，通常需要考虑的因素包括小车的运动学模型、环境地图、目标位置、以及障碍物的分布情况。 在设计DWA算法时，需要关注以下几个关键的步骤： 1. 确定运动学模型：需要根据小车的实际结构设计其运动学模型，通常使用差分驱动模型进行简化处理，以便于计算小车的速度和转向。 2. 环境建模：在仿真环境中建立小车运动的场景，包括设定目标点、障碍物的形状和位置，以及环境边界等。 3. 动态窗口生成：在每个控制周期内，根据小车当前的速度和加速度约束，计算出在极短时间内可实现的所有速度组合，形成一个动态窗口。 4. 评价函数构建：构建一个评价函数来评估每个速度组合的优劣，通常会考虑目标距离、避障能力、运动平滑度等多个指标。 5. 选择最优速度：根据评价函数的计算结果，选出最优的速度组合，使得小车既能避开障碍，又能尽快地向目标移动。 6. 重复执行：在每个控制周期重复上述步骤，直至小车成功避开所有障碍物并到达目标点。 在实际应用中，DWA算法的性能会受到许多因素的影响，例如动态窗口的大小、评价函数的设计、实时计算能力等。此外，DWA算法需要进行大量的参数调整和测试，以确保在不同的场景下都能有良好的表现。在Matlab环境下进行仿真，可以方便地修改和调整这些参数，并直观地观察到算法性能的变化。 通过Matlab仿真，不仅可以验证DWA算法的可行性，还可以在没有实际硬件的情况下，对算法进行调试和优化。这在机器人的研发过程中具有重要的意义，可以节约大量的时间和成本。随着机器人技术的不断进步，DWA算法也在不断地被改进和完善，以适应更多样化和复杂的环境。 此外，DWA算法的研究和应用不仅仅局限于小车避障。在无人机、自动驾驶汽车等领域的运动规划中，动态窗口法也被广泛地研究和应用。通过不断地探索和创新，DWA算法有望在未来的智能交通系统中扮演更为重要的角色。 DWA算法是机器人运动规划中的重要技术，Matlab仿真为DWA算法的研究和应用提供了强有力的支持。通过合理的模型设计和参数调整，可以使得小车在复杂环境中的避障性能达到预期的效果。

《基于改进动态窗口DWA模糊自适应调整权重的路径规划算法研究及其MATLAB实现》,《基于改进动态窗口DWA的模糊自适应权重调整路径规划算法及其MATLAB实现》,基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径规划算法 MATLAB 源码+文档 《栅格地图可修改》 基本DWA算法能够有效地避免碰撞并尽可能接近目标点，但评价函数的权重因子需要根据实际情况进行调整。 为了提高DWA算法的性能，本文提出了一种改进DWA算法，通过模糊控制自适应调整评价因子权重，改进DWA算法的实现过程如下： 定义模糊评价函数。 模糊评价函数是一种能够处理不确定性和模糊性的评价函数。 它将输入值映射到模糊隶属度，根据规则计算输出值。 在改进DWA算法中，我们定义了一个三输入一输出的模糊评价函数，输入包括距离、航向和速度，输出为权重因子。 [1]实时调整权重因子。 在基本DWA算法中，权重因子需要根据实际情况进行调整，这需要人工干预。 在改进DWA算法中，我们通过模糊控制实现自适应调整，以提高算法的性能。 [2]评估路径。 通过路径的长度和避障情况等指标评估路

基于FPGA的图像中值滤波算法实现与效果对比——以Verilog编程和Lenna图像为例,基于FPGA的Verilog中值滤波算法实现与MATLAB验证报告——以Lenna图像为例，效果对比展示,基于FPGA的图像中值滤波算法实现。 在vivado上用verilog实现。 仿真模型用lenna典型图像，500×500分辨率。 包含matlab验证程序。 图三显示了FPGA实现的滤波效果和matlab滤波效果的对比。 ,基于FPGA的图像中值滤波算法实现; Verilog实现; Lenna典型图像; 500x500分辨率; Matlab验证程序; 滤波效果对比。,基于FPGA的Verilog中值滤波算法实现：Lenna图像500x500分辨率对比验证