蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

一种新兴的群智能优化算法，斑马优化算法（2022）

空间攻防中，拦截卫星相对目标卫星导航参数的确定，对拦截卫星的拦截轨道设计十分重要-本文针对目标卫星轨道为椭圆轨道且拦截卫星存在机动的情况，研究了拦截卫星的相对导航算法.首先，推导了目标卫星轨道为椭圆轨道时拦截卫星的相对运动方程，并根据星间测量几何关系推导了测量方程；其次，通过引入拦截卫星的机动加速度并考虑其控制误差，设计了改进的扩展卡尔曼滤波器，以提高拦截卫星的相对导航精度；最后，通过仿真验证了算法的有效性，并获得了较好的相对导航精度.

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参考： R. Raheli、A. Polydoros 和 Ching-Kae Tzou，“每个幸存者处理：不确定环境中 MLSE 的一般方法”，在 IEEE Transactions on Communications，第一卷。 43，没有。 2/3/4，第 354-364 页，1995 年 2 月/3 月/4 月。

为解决基本遗传算法在实际应用中存在的收敛速度低及稳定性差的问题.采用了单纯同伦算法与基本遗传算法相结合的改进算法,将n维函数优化问题放到高一维的空间中.改进后的算法通过同伦参数的变化设置跟踪路径,使用网径渐细的单纯剖分,使目标解的精度随着算法的迭代过程逐渐提高,在不损失算法效率的前提下提高了算法的精度;算法依据单纯剖分的顶点整数标号信息作为判断收敛的标准,改善了基本遗传算法判敛标准受人为因素影响的缺点,提升了稳定性.优化算例表明:与相关文献的优化算法相比较,改进后的遗传算法有更高的效率及更高的精度.

算法设计与分析课本上配套的c++版中位数问题~~有注释~希望对大家有帮助

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王浩算法的java版，不是自己写的，但是觉得写的相当好，大家也参考一下，绝对收获不少

针对静态的Bayer抖动算法会产生块状效应的缺陷，提出了随时间变换抖动矩阵的动态Bayer抖动算法。该改进算法主要根据人眼的视觉特性，对每帧视频图像套用轮换的Bayer抖动矩阵模板，通过多帧图像叠加，消除块状效应。用VerilogHDL对改进的抖动算法进行行为级描述，该图像抖动模块设计可支持1～4bit抖动，通过仿真和综合，用FPGA进行了硬件实现。验证结果表明该动态抖动算法易于硬件实现，适用于动态图像的实时处理，并且在保持静态抖动算法优点的基础上，有效消除了块状效应。