测井质量检查是需要面临的基础问题，在拿到数据进行质控的第一步，保证后续处理的准确性意义重大。常规的是二维交会图查看，利用中子-密度-声波三条曲线两两交会查看三张图。 三维的交会图，用起来看着非常直观，虽然细节上不如二维交会图，但是在总体观察效果上的确有优点。 注意：这是小工具，直接使用，具体代码开发细节如下： 采用C#调用LightingChart控件实现，具体开发关键记录参考链接： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=244606&do=blog&id=1242834

智能电网技术是现代电力系统发展的核心方向之一，它涉及将先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力技术融合到传统的电网中，以实现电网的智能化管理和运行。智能电网的目标是提升电网的可靠性、安全性、经济性和环境友好性，特别是在多种能源发电、调度以及高效利用方面发挥着越来越重要的作用。 1. 多种能源发电的多目标优化调度模型 在智能电网中，多种能源发电的多目标优化调度模型是核心内容。所谓多目标优化，指的是在考虑多个目标函数的同时，寻求这些目标之间的最优平衡。在电力系统中，这些目标可能包括但不限于最小化火电机组的煤耗、水电机组的用水量、电网的网损以及降低风电场的危险等级等。通过构建这种模型，可以全面评估发电资源的使用效率和系统的经济性，从而在保证电力供应可靠性的基础上，实现能源的高效利用和环境保护。 2. 仿水循环粒子群算法 为了有效解决多目标优化调度模型的复杂性和求解难度，本文提出了一种仿水循环粒子群算法。这是一种启发式算法，借鉴了自然界水循环机制，其目的是为了解决传统随机算法在面对复杂优化问题时耗时长和难以收敛到全局最优解的问题。仿水循环粒子群算法利用了水循环过程中的一些现象，如蒸发、降水、径流等，将这些现象转化为算法中的粒子运动规则，通过模仿水循环的方式迭代搜索最优解。 3. 风电机组出力的不确定模型 在智能电网的多种能源发电中，风能作为一种重要的可再生能源，其发电量受到风速随机性的影响，导致风电机组的出力具有不确定性。因此，本文采用了随机机会约束规划理论，建立了一个能够描述风速随机分布特性的风电机组出力不确定模型。该模型通过机会约束规划将不确定性转化为确定性等价形式，使得调度模型能够更加准确地反映实际情况。 4. 案例分析与验证 为验证所提出的多目标优化调度模型和仿水循环粒子群算法的实用性与有效性，研究以一个包含10个燃煤电厂、8个水电站和2个风电场的区域电力系统作为实例进行分析计算。通过计算结果，可以分析模型对电网的适应性，并评估仿水循环粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性与效率。 关键词解释： - 智能电网：指采用先进的信息通信技术与传统电网相结合，实现电网的智能化管理，包括发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节。 - 多种能源发电：指在一个电力系统中同时或相继使用不同类型的发电方式，包括火电、水电、风电等。 - 多目标优化调度：是针对电力系统中的多个相互冲突的优化目标，同时进行优化以寻求各个目标之间的最佳平衡点。 - 仿水循环粒子群算法：一种基于自然水循环现象的新型优化算法，用于解决多目标优化问题。 本文介绍的智能电网多种能源发电多目标优化调度模型及其仿水循环粒子群算法，不仅在理论上构建了一个高效、节能、环保的电力调度模型，而且提出了一种高效的算法来解决实际问题，具有很高的实用价值和研究意义。随着智能电网技术的不断发展和优化算法的不断创新，这些研究成果将对提升智能电网的性能和推动可再生能源的利用起到积极的作用。

可以在Qt项目内建立一个布局，然后布局内直接添加这个控件，便可以实现Halcon的ROI绘制了，本资源采用VS2015+Halcon12(halcon10导出)+Qt编写的demo程序，提供了控件源代码，并给出了如何调用这个控件的主界面程序；

智能音箱行业简报 智能音箱是新一代的人机交互入口，结合了人工智能、语音识别和自然语言处理等关键技术，集成了播放网络音乐、查询各类信息、进行语音娱乐互动甚至控制智能家电等多种功能。智能音箱通过与人类自然对话的方式，使得用户与数字世界之间的交互更加智能便捷。 人工智能技术是智能音箱的核心，内置强大的人工智能助手，如 Amazon Echo 的 Alexa、苹果的 Siri 和 Google Home 的 Google 助手，这些助手能够理解和解释用户的语音指令，提供个性化的建议、推荐和服务。它们通过学习用户的喜好和行为模式，能够不断提供更准确、个性化的回应。 语音识别技术是智能音箱的关键，智能音箱通过麦克风阵列接收用户的语音指令，并利用语音识别技术将其转换为可理解的文本。这使得用户能够通过语音与智能音箱进行交互，无需使用其他输入设备。语音识别技术的发展使得智能音箱能够更准确地识别和解析用户的语音指令，提高了交互的便捷性和自然性。 自然语言处理技术涉及语法、词义、语境等方面的分析和理解，使智能音箱能够更好地理解用户的意图并作出准确的响应。它们能够解析用户的指令、问题和对话，并转化为机器可以理解的形式，从而实现智能音箱与用户之间的无缝对话和交流。 智能音箱在家庭生活中提供了许多便利和娱乐功能。用户可以通过语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度、安全系统等。智能音箱还可以播放音乐、讲故事、提供烹饪食谱、提醒日程安排等。 在媒体和娱乐领域，智能音箱作为音频播放器和媒体中心，用户可以通过语音指令请求播放音乐、电台、播客和其他媒体内容。它们与流媒体服务提供商（如 Spotify、Apple Music、Pandora 等）集成，使用户能够随时访问和播放各种音频内容。 在信息查询和助手领域，智能音箱通过互联网连接，提供实时的信息和服务。用户可以通过语音指令查询天气预报、新闻报道、股票行情、交通情况等。智能音箱还可以回答各种问题，提供实用的知识和建议。 在健康和健身领域，智能音箱可以提供健康建议、健身指导、播放运动音乐、计算卡路里消耗等。一些智能音箱还具备监测健康数据、睡眠追踪和健康提醒的功能。 在教育和学习领域，智能音箱可以成为教育和学习的辅助工具。它们可以回答学生的问题、提供课程内容、播放教育音频等。智能音箱还可以与学习应用程序和在线学习平台进行集成，提供个性化的学习体验。 在商业和办公场所，智能音箱可以用作会议室的语音助手，提供日程安排、会议提醒和会议记录等功能。智能音箱还可以用于客户服务、预订服务、语音导航等场景。 智能音箱也可以与可穿戴设备（如智能手表、智能眼镜等）进行集成，提供更便捷的交互方式。用户可以通过智能音箱控制和操作可穿戴设备，并获取相关信息和功能。 智能音箱的发展历程可以分为三个阶段。第一个阶段是从 2014 年开始的，亚马逊推出了 Echo 音箱，内置的 Alexa 虚拟助手为用户提供了音乐播放、新闻、天气、计时器等基本功能，同时还可以通过技能库接入第三方服务。这是智能音箱的第一代产品，它定义了一个全新的产品类别。 第二个阶段是 Google 和苹果的加入。在亚马逊成功之后，Google 和苹果也加入了智能音箱的市场。2016 年，Google 推出了 Google Home，内置 Google Assistant，而在 2017 年，苹果也推出了自己的 HomePod，内置 Siri。 第三个阶段是中国市场的兴起。从 2015 年开始，中国的智能音箱市场也开始兴起。阿里巴巴、小米和百度等科技巨头纷纷推出了自己的智能音箱产品。这些产品除了基本的音乐播放、新闻、天气预报等功能，还加入了更多针对中国市场的本地化服务，例如菜谱推荐、电影票预订、在线购物等。 智能音箱的发展趋势包括多模态交互和智能家居控制。近几年，智能音箱不仅仅是一个音乐播放设备，更多的是作为智能家居的中心控制器，通过语音控制其他的智能家居设备，如智能灯泡、智能插座等。同时，一些音箱如亚马逊的 Echo Show，还具备了视觉交互功能，用户可以通过屏幕查看信息和控制设备。 智能音箱是人工智能、语音识别和自然语言处理等技术的结合体，提供了多种功能和服务，改变了人们的生活方式和工作方式。

【标题】中的“matlabB样条轨迹规划，多目标优化，7次非均匀B样条轨迹规划”涉及的是机器人路径规划领域中的一个重要技术。在机器人运动控制中，轨迹规划是确保机器人按照预设的方式从起点到终点移动的关键步骤。B样条（B-Spline）是一种在数学和工程中广泛使用的曲线拟合方法，它允许我们生成平滑且可调整的曲线。在这里，提到的是7次非均匀B样条，意味着曲线由7次多项式控制，并且节点间距可以不均匀，这样可以更好地适应不同的路径需求。 “基于NSGAII遗传算法，实现时间 能量 冲击最优”指出该规划过程采用了多目标优化。NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种高效的多目标优化算法，它利用种群进化策略来同时优化多个相互冲突的目标函数。在这个案例中，目标是找到一条轨迹，使得它在时间消耗、能量消耗和冲击（通常与舒适度或机械损伤相关）方面达到最优平衡。 【描述】中提到，“换上自己的关节值和时间就能用”，意味着这个MATLAB代码提供了一个通用框架，用户只需输入自己机器人的关节角度序列和期望的规划时间，就可以自动生成符合优化条件的轨迹。代码中的“中文注释”对于初学者来说非常友好，有助于理解每个步骤的功能和意义。 结合【标签】“软件/插件”，我们可以推断这是一个可以应用于MATLAB环境的软件或工具，可能是一个MATLAB函数或者脚本，用户可以下载并直接在MATLAB环境中运行，进行机器人轨迹规划的仿真和优化。 【压缩包子文件的文件名称列表】包括一个HTML文件，可能包含了代码的详细解释或者使用说明；四张图片（1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg）可能展示了轨迹规划的示例或者算法流程图；以及一个名为“样条轨迹规划多目标优化.txt”的文本文件，很可能包含了源代码或规划结果的数据。 这个压缩包提供的资源是一个用MATLAB实现的7次非均匀B样条轨迹规划工具，采用NSGA-II遗传算法对时间、能量和冲击进行多目标优化。用户可以根据自己的关节数据和时间要求，利用这个工具生成最佳的机器人运动轨迹，而且代码有中文注释，便于理解和应用。对于机器人控制和多目标优化领域的学习者和研究者来说，这是一个非常实用的资源。

Twitter ::控制台 用于在 gem构建的的交互式控制台。 安装 $ gem install twitter-console 将以下环境变量添加到.bash_profile或.zshenv export TWITTER_CONSUMER_KEY= export TWITTER_CONSUMER_SECRET= export TWITTER_OAUTH_TOKEN= export TWITTER_OAUTH_TOKEN_SECRET= 用法 从您的Shell中调用控制台，然后开始与Twitter API进行交互。 $ twitter-console > Twitter Console -- Type `usage` for examples. > > api.get('/1/

在计算机图形学领域，利用鼠标交互进行绘图是一种常见的用户界面设计。VTK（Visualization Toolkit）是开源的C++库，专门用于三维图形渲染和可视化。在这个场景中，我们将探讨如何利用VTK和C++来实现一个简单的功能：通过鼠标交互来画线。 我们需要了解VTK的基本架构。VTK包含了一系列的类，如Renderer、RenderWindow和RenderWindowInteractor，它们分别负责渲染、显示窗口和处理用户交互。在我们的案例中，主要关注RenderWindowInteractor，它是与用户交互的核心部分。 1. **RenderWindowInteractor重写**： 我们需要继承VTK的`vtkRenderWindowInteractor`类，并重写其事件处理函数，以便响应鼠标的点击和移动事件。VTK中，这些事件通常通过`AddObserver`方法添加监听器，例如： ```cpp interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonPressEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonDown); interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonReleaseEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonUp); interactor->AddObserver(vtkCommand::MouseMoveEvent, this, &MyInteractorClass::OnMouseMove); ``` 2. **鼠标事件处理**： - `OnLeftButtonDown`：当鼠标左键按下时，记录当前鼠标位置作为线条的起点。 - `OnLeftButtonUp`：当鼠标左键释放时，记录当前鼠标位置作为线条的终点，创建并添加线条到渲染器中。 - `OnMouseMove`：在鼠标移动过程中，如果左键按住，更新线条的终点并刷新渲染。 3. **线条绘制**： 使用VTK的`vtkLineSource`类生成线段，然后用`vtkPolyDataMapper`将几何数据映射为可渲染的模式，接着用`vtkActor`将映射后的数据添加到渲染器中。例如： ```cpp vtkSmartPointer lineSource = vtkSmartPointer::New(); lineSource->SetPoint1(startPoint); lineSource->SetPoint2(endPoint); lineSource->Update(); vtkSmartPointer mapper = vtkSmartPointer::New(); mapper->SetInputConnection(lineSource->GetOutputPort()); vtkSmartPointer actor = vtkSmartPointer::New(); actor->SetMapper(mapper); renderer->AddActor(actor); ``` 4. **实时更新**： 在`OnMouseMove`事件处理中，每次鼠标移动，都需要更新线条的终点，然后调用`renderer->Render()`来刷新视图，使用户能够看到线条的动态变化。 5. **初始化和运行**： 创建`vtkRenderWindow`和`vtkRenderWindowInteractor`实例，设置好交互器并启动主循环，让用户可以与画面进行交互。 这个项目的核心在于理解VTK的交互机制，并能正确处理鼠标事件，以及有效地创建和更新图形元素。通过这种方式，我们可以创建一个直观的用户界面，让用户能够通过鼠标直接在三维空间中画出线条，增强了用户的交互体验。这种技术在许多科学可视化应用中非常常见，比如地质建模、医疗影像分析等。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

**NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代）**是一种广泛应用的多目标优化算法，它在处理具有多个相互冲突的目标函数的问题时表现出色。多目标优化问题与传统的单目标优化不同，因为它涉及到寻找一组最优解，称为帕累托最优解集，而不是单一的最佳解。 **算法原理**： 1. **初始化种群**：随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个可能的解决方案。 2. **适应度评估**：计算每个个体的适应度值，这通常涉及计算每个目标函数的值。NSGA-II使用非支配排序来确定个体之间的优劣关系。 3. **非支配排序**：根据个体在所有目标函数上的表现进行排序，第一层非支配解是那些没有被其他解支配的解，第二层包括被第一层解支配但未被其他解支配的解，以此类推。 4. **拥挤距离计算**：在相同层的解之间，为了保持种群多样性，引入了拥挤距离指标，衡量个体在决策空间中的密度。 5. **选择操作**：使用基于非支配级别的选择策略，如“快速非支配排序选择”（Roulette Wheel Selection），保留更优秀的解，并考虑拥挤距离以保持多样性。 6. **交叉和变异操作**：进行遗传操作，如均匀交叉和位变异，生成新一代种群。 7. **迭代过程**：重复上述步骤，直到满足预设的终止条件（如达到最大迭代次数或达到特定的解质量）。 **NSGA-II的关键特性**： - **快速非支配排序**：高效地实现多目标优化问题的非支配排序，降低算法的时间复杂度。 - **拥挤距离**：通过考虑解的密度，防止优良解在进化过程中被挤出种群，确保解的多样性。 - **精英保留策略**：确保每一代的帕累托最优解都被保留在下一代中，避免优良解的丢失。 - **二进制编码和实数编码**：可以适用于二进制和实数编码的优化问题，增加了算法的适用性。 **应用领域**： NSGA-II广泛应用于工程设计、调度问题、投资组合优化、机器学习参数调优、生物医学工程、能源系统优化等多个领域。 **优化过程中的挑战与改进**： 尽管NSGA-II性能优秀，但在实际应用中，可能会遇到收敛速度慢、早熟收敛、种群多样性丧失等问题。因此，研究者们不断提出改进策略，如基于帕累托前沿的杂交策略、动态调整交叉和变异概率、采用自适应操作算子等，以提升算法的性能。 **总结**： NSGA-II作为多目标优化的代表性算法，通过非支配排序和拥挤距离保持种群多样性和收敛性，解决了多目标优化问题的复杂性。其核心思想和应用范围为解决实际问题提供了强大工具，同时也启发了后续的多目标优化算法研究和发展。

【NSGA II多目标精华算法matlab程序实现】 NSGA II（非支配排序遗传算法第二代）是一种在多目标优化领域广泛应用的算法，由Deb等人于2000年提出。它通过模拟自然选择和遗传进化过程来寻找帕累托前沿的解，即在多个目标之间找到一组最优的折衷解。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，是实现NSGA II的理想平台。 **算法流程** 1. **初始化种群**：随机生成初始种群，每个个体代表一个潜在的解决方案。 2. **适应度评估**：对每个个体计算其在所有目标函数下的表现，通常使用非支配等级和拥挤距离作为适应度指标。 3. **选择操作**：使用选择策略（如锦标赛选择、轮盘赌选择等）保留部分个体进入下一代。 4. **交叉操作**（基因重组）：随机选取两个父代个体，通过交叉策略（如单点、双点或均匀交叉）生成子代。 5. **变异操作**：在子代中引入随机变异，增加种群多样性。 6. **精英保留**：将上一代中的非支配解保留到下一代，确保帕累托前沿的连续性。 7. **重复步骤2-6**，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或满足性能指标）。 **MATLAB程序结构** 1. **NSGA_II_Abril.m**：这是主程序文件，负责调用各个子函数，执行NSGA II的主要流程。 2. **test_case.m**：可能包含特定问题的测试用例，用于验证算法的正确性和性能。 3. **NDS_CD_cons.m**：非支配排序和拥挤距离计算模块，这部分是评估个体适应度的关键。 4. **tour_selection.m**：选择操作的实现，例如使用“锦标赛选择”。 5. **TestProblemBounds.m**：定义问题的边界条件，确保生成的个体满足问题域的约束。 6. **genetic_operator.m**：基因操作模块，包括交叉和变异操作的实现。 7. **Problem.m**：问题定义，包括目标函数和约束的声明。 8. **NSGA_II_Abril_Test.m**：可能是一个测试函数，用于运行NSGA II并分析结果。 9. **replacement.m**：替换策略的实现，决定哪些个体将进入下一代。 **重要知识点** 1. **非支配排序**：根据个体在所有目标上的表现将其分为多个非支配层，第一层是最优的，随后的层次依次次优。 2. **拥挤距离**：用于处理相同非支配级别的个体，距离越大表示个体在帕累托前沿的分布越稀疏。 3. **遗传操作**：包括交叉和变异，是算法产生新解的主要方式。 4. **多目标优化**：NSGA II解决的问题通常涉及多个相互冲突的目标，寻找一组均衡的解而非单一最优解。 5. **MATLAB编程技巧**：如何高效地使用MATLAB进行大规模计算和数据处理，以及绘制帕累托前沿。 6. **停止条件**：算法何时停止运行，通常基于迭代次数、性能指标或时间限制。 理解并熟练掌握这些知识点，你就能有效地利用MATLAB实现NSGA II算法，解决实际的多目标优化问题。在实际应用中，可能还需要考虑如何调整参数以优化算法性能，以及如何解析和解释结果。