根据矿工安全行为自身的复杂性,影响因素的多样性,行为过程的非线性、模糊性、随机性、时变性的特点,从安全生理、安全心理、工程心理、安全管理、生活重大事件、不同文化差异6个方面构建了矿工安全行为心理测量的初试量表。通过相关数学工具确定了与矿工安全行为状况紧密相关的63条测量指标作为评价因素集合,建立了基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为状况的综合评价模型。通过实践应用表明,该方法能对矿工安全行为状态进行较为准确的评价,能满足生产现场矿工不安全行为预测的要求。

yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

改善扩散 这是的代码库。 用法 README的这一部分将逐步介绍如何训练模型并从模型中取样。 安装 克隆该存储库，然后在您的终端中导航至该存储库。 然后运行： pip install -e . 这应该安装脚本所依赖的improved_diffusion python软件包。 准备资料 训练代码从图像文件目录中读取图像。 在文件夹中，我们提供了用于为ImageNet，LSUN卧室和CIFAR-10准备这些目录的说明/脚本。 要创建自己的数据集，只需将所有图像转储到扩展名为“ .jpg”，“。jpeg”或“ .png”的目录中即可。 如果您希望训练一个类条件模型，则将文件命名为“ mylabel1_XXX.jpg”，“ mylabel2_YYY.jpg”等，以便数据加载器知道“ mylabel1”和“ mylabel2”是标签。 子目录也会自动枚举，因此可以将图像组织为递归结构（尽管目录名

自己整理的YOLO模型的各种改进文献 包括添加注意力模块 改进骨干网络 改进特征融合 改进输出层等

【优化覆盖】基于matlab飞蛾扑火算法和改进的飞蛾扑火算法求解WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3633期】.mp4

基于改进光流法的运动目标检测研究，彭亚男，陈振学，运动目标检测在现实场景中具有极其重要的意义，它是跟踪和识别运动物体状态的前提。光流法不需要复杂的背景建模，而且能够得到运

针对传统的遗传算法存在搜索效率低和无客观判敛标准的缺点,结合不动点算法的渐细剖分思想对其进行改进,首先将函数优化问题转换为不动点问题;然后对解空间做单纯剖分,根据剖分顶点信息进行迭代搜索;最后将寻找到的全标单纯形转换为目标值输出。将改进算法应用到开关磁阻电机的结构优化设计中,建立了以电磁径向力最低为目标的优化设计模型。以功率为2.2kw的电机为例,利用该模型进行优化分析,并与原电机参数进行对比。结果表明,改进后的算法经过10次迭代后求得较好的全局最优解,稳定高效。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。针对这一问题，通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析，采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时，先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理，然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明，该方法在提高文本分类速度的同时保持了良好的分类效果。

基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词：k-means 光伏聚类 聚类 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 标题：改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词：K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》（部分参考） 简介： 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型，采用了改进后的 K-means 算法，以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台，并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法，我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集，同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见，求解效果更佳