遗传算法的概念最早是由Bagley J.D 于1967年提出的。后来Michigan大学的J.H.Holland教授于1975年开始对遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的机理进行系统化的研究。遗传算法是对达尔文生物进化理论的简单模拟，其遵循“适者生存”、“优胜略汰”的原理。遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，并且通过选择、杂交以及变异等机制，种群经过若干代以后，总是达到最优（或近最优）的状态。 自从遗传算法被提出以来，其得到了广泛的应用，特别是在函数优化、生产调度、模式识别、神经网络、自适应控制等领域，遗传算法更是发挥了重大的作用，大大提高了问题求解的效率。遗传算法也是当前“软计算”领域的重要研究课题。 本文首先结合MATLAB对遗传算法实现过程进行详细的分析，然后通过1个实际的函数优化案例对其应用进行探讨。 1. 遗传算法实现过程 现实生活中很多问题都可以转换为函数优化问题，所以本文将以函数优化问题作为背景，对GA的实现过程进行探讨。大部分函数优化问题都可以写成求最大值或者最小值的形式，为了不是一般性，我们可以将所有求最优值的情况都转换成求最大值的形式，

Dijkstra算法计算最短路径的距离dist和路径fullPath以及置定节点集Gp；Floyd算法获得完全优化后的权值矩阵W和路由矩阵R。

开发环境： Pycharm + Python3.6 + 卷积神经网络算法 基于人脸表面特征的疲劳检测，主要分为三个部分，打哈欠、眨眼、点头。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。 视觉疲劳检测原理：因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。 检测工具 dlib ：一个很经典的用于图像处理的开源库，shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库，使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测，并进行简单的应用。 眨眼计算原理： （1） 计算眼睛的宽高比 基本原理：计算 眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio，EAR.当人眼睁开时，EAR

电动汽车模型的各模块的Simulink模型，包括驾驶员模块，整车控制器模块，电机模块，变速器模块，主减速器模块，车轮模块，车速模块以及BMS模块。 附有说明文档，文档详细的描述了模型的建模过程及功能 电动汽车模型的Simulink模型包含多个模块，其中包括驾驶员模块，整车控制器模块，电机模块，变速器模块，主减速器模块，车轮模块，车速模块以及BMS模块。这些模块通过Simulink软件进行建模，并用于仿真和控制电动汽车的行为。 在电动汽车模型中，驾驶员模块负责接收驾驶员的指令和输入，并将其转化为相应的控制信号。整车控制器模块则负责协调各个模块之间的通信和控制策略。 电机模块是电动汽车的关键组成部分，它控制电动机的运行，包括速度和扭矩控制等。变速器模块用于改变电力传输的效率和转速比，以适应不同的驾驶情况。 主减速器模块负责将电机的高速旋转转换为合适的车轮转速，并提供适当的力矩输出。车轮模块用于模拟车辆与地面的接触，以确定牵引力和滚动阻力等参数。 车速模块监测车辆的实时速度，并与其他模块进行通信以实现精确的速度控制。最后，BMS模块（电池管理系统）负责监测和管理电动汽车的电池状态，

MATLAB漂浮物识别（Cnn卷积神经网络，GUI界面框架）Matlab编程

实现相同路由协议不同进程之间的vrf的通信和不同协议之间的通信和ipv6孤岛互联

Poco库用于C++开发，功能强大，特别适用于网络编程，但是编译过程比较麻烦，这是我编译后的poco库，里面包括lib包，要引用的头文件和dll文件，而且是包括OpenSSL库的，但不包括MySQL库。

python 实现 神经网络 课程设计 代码 2层隐藏层神经网络（2 Hidden Layers Neural Network） 激活函数（Activation Functions） 指数线性单元（Exponential Linear Unit） 反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network） 卷积神经网络（Convolution Neural Network） 输入数据（Input Data） 感知器（Perceptron） 简单神经网络（Simple Neural Network） 神经网络（Neural Network）是一种计算模型，受到人类神经系统的启发。它由多个人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接（权重）相互传递和处理信息。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以包含多个层。

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