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直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI
摘要：本文提出一种基于高斯混合模型-隐马尔可夫随机场（GMM-HMRF）与EM算法的无监督图像分割方法。该方法通过马尔可夫随机场建模空间相关性，利用高斯混合模型描述多模态灰度分布，结合EM算法迭代优化标签配置和模型参数。实验在MATLAB 2024b环境下验证，结果表明该方法能有效实现复杂图像的自动分割，兼具数据拟合精度和空间平滑性优势，无需人工标注即可处理纹理丰富、颜色分布不均的图像。完整工程代
【摘要】针对天基雷达检测机动目标时存在的距离-多普勒徙动问题，提出一种改进的分段式变步长RMDCFT算法。传统方法采用全域固定步长搜索，存在精度与计算量矛盾。新算法通过三维参数区间分段划分，在每个子分段内实施自适应变步长搜索：目标潜在区域采用小步长精细匹配，噪声区域大步长快速遍历。仿真表明，该方法在保留RMDCFT相干积累优势的同时，有效解决了全域变步长易饱和失效的问题，显著提升了参数估计精度和运
本文提出GRAIL-SCML算法，一种融合多种技术优势的高精度波达方向(DOA)估计方法。针对低信噪比、单快拍、强相关信号和非均匀噪声等挑战性场景，该算法创新性地结合了三种核心模块：波形域确定性最大似然拟合、协方差域统计拟合和弱几何正则化，以及两种关键技术：自适应集成似然和证据支撑集选择。通过几何正则化防止角度估计坍缩，利用集成似然平衡不同信息源的优势，最终在极端条件下实现超越传统方法的估计精度。
在本项目1中，我们首先研究了基于高斯分布的隐马尔可夫随机场（HMRF）模型及其期望最大化（EM）算法，随后将其推广至基于高斯混合模型的隐马尔可夫随机场。该算法已在 MATLAB 语言中实现，并成功应用于彩色图像分割与三维体积分割问题。
机器人路径规划是机器人领域的核心研究方向之一，旨在为机器人在复杂环境中寻找一条从起点到目标点的无碰撞最优路径。
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模糊局部信息c-均值FLICM图像分割完整代码，包运行；可提供讲解和运行操作视频！适合小白！
实际应用场景：单变量时间序列预测在众多领域都有广泛应用，比如金融领域的股票价格预测、能源领域的电力负荷预测、工业生产中的设备性能指标预测等。在这些场景中，我们往往需要根据某个变量的历史观测值来预测其未来走势。面临的挑战：尽管只涉及一个变量，但时间序列可能呈现出复杂的特征。它可能包含趋势性，即数据随时间呈现出上升或下降的长期走向；季节性，如电力负荷在一年中的不同季节或一天中的不同时段呈现周期性变化；
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问题定义：机组组合问题是电力系统调度中的核心任务之一，旨在确定一组发电机组在特定时间段内的开停机状态以及发电功率分配，以满足电力负荷需求，并同时考虑多种约束条件，实现电力系统运行成本最小化、发电效率最大化等目标。例如，在一天 24 小时内，需要合理安排不同类型、不同发电能力的发电机组何时开机、何时关机以及各时段的发电功率，确保既能满足每小时变化的电力负荷，又能保证系统的安全稳定运行，同时尽可能降低
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美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），简称“美赛”，由美国数学及其应用联合会主办，是最高的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛，一般也指数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。竞赛要求三人（本科生和研究生均可参加）为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力
与星共舞》是一档国际电视节目 IP 的美国版，原版为英国经典节目《舞动奇迹》（前身为《欢乐起舞》）。该节目的改编版本已在阿尔巴尼亚、阿根廷、澳大利亚、中国、法国、印度等多个国家推出。本次问题的研究核心为该节目的美国版，目前该版本已完成 34 季的播出。节目中，明星嘉宾会与专业舞者组成搭档，每周进行舞蹈表演。专业评委团会为每组搭档的表演打分，观众则可通过电话或线上渠道，为自己当周喜爱的搭档投票。观众
摘要：本文提供基于贝叶斯算法优化BP神经网络的单变量时序预测Matlab代码，适用于电力数据预测。程序已调试完成，可直接替换Excel数据集运行，优化参数为隐藏层神经元个数和学习率。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本，提供R2、MAE、MSE等多种评价指标及可视化结果。代码含中文注释，附带测试数据集，适合新手使用。获取方式详见文末。
MATLAB基于LDA的人脸识别算法实现（ORL数据库）
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一、研究背景与意义视网膜血管作为人体唯一可无创观测的血管网络，其形态、走行及管径变化与糖尿病视网膜病变、青光眼、高血压视网膜病变等多种眼科及全身性疾病的早期诊断密切相关。例如，糖尿病视网膜病变早期会出现视网膜微血管瘤、血管狭窄或渗漏，通过精准分割视网膜血管并分析其结构特征，可实现疾病的早期筛查与病情评估，为临床诊断提供重要依据。视网膜图像血管分割面临诸多技术挑战：一是血管结构复杂，呈现出从主干到分
本次竞赛背景设定为2025年4月美国关税政策引发的贸易问题，需结合政策效果与贸易结构提升模型实用性，体现政策思考深度。数据处理要点：提供5年（2020-2024）进出口数据及10年贸易数据，但存在2025年数据缺失、字符型数据需映射转换等问题，需通过数据预处理确保模型可用性。🌾 问题一：大豆贸易影响分析中国作为全球最大大豆进口国，主要进口来源为美国、巴西、阿根廷，需分析美国关税调整对三国大豆产业
matlab opencv运动目标检测程序跟踪车流量车辆追踪源码说明演示
本文提出一种基于鹈鹕优化算法（POA）优化支持向量机（SVM）参数的时序预测模型（POA-SVM）。通过模拟鹈鹕群体觅食行为的全局搜索与局部开发机制，POA算法动态调整SVM的惩罚系数C、核函数参数γ等关键参数，有效解决传统网格搜索法易陷入局部最优的问题。实验在电力负荷、用水量等典型时序数据集上验证，POA-SVM模型相比传统SVM和粒子群优化（PSO）-SVM模型，预测精度提升12%-18%，均
电机外特性曲线绘制MATLAB代码电机效率map，效率等高线绘制，电机效率图，电机效率数据。可用于纯电动汽车/混合动力汽车仿真分析看懂代码即可绘制电机map图。
本文提出了一种基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式用于图像分割。在我们的模型中，局部图像强度具有不同均值和方差的高斯分布描述。我们定义了一个局部高斯分布拟合能量，其中包含一个水平集函数和局部均值和方差作为变量。能量最小化通过交替进行水平集演化和估计局部强度均值和方差的迭代过程来实现。局部强度的均值和方差被视为空间变化的函数，以处理不均匀强度和空间变化强度的噪声（例如乘法噪声）。此外，我们的模
本文提出一种基于改进鹈鹕优化算法（IPOA）优化支持向量机（SVM）的时间序列预测模型（IPOA-SVM）。针对传统SVM模型参数选择依赖经验、易陷入局部最优的缺陷，结合IPOA算法的全局搜索能力与自适应变异机制，实现SVM惩罚参数C、核函数参数γ的动态优化。实验在UCI标准数据集及金融、能源领域真实时序数据上验证，结果表明IPOA-SVM较传统SVM均方误差降低28%-42%，训练效率提升35%
图像处理是计算机视觉领域中的一个核心研究方向，其目标是对数字图像进行操作，以改善图像质量、提取有用信息或将其转换为其他格式。在图像处理的众多技术中，边缘检测和图像分割是两个基础且至关重要的环节。边缘检测旨在识别图像中亮度或颜色发生显著变化的区域，这些区域通常对应于物体的边界；而图像分割则致力于将图像划分为多个有意义的区域或对象，为后续的图像分析和理解奠定基础。
在当今这个数据爆炸的时代，多变量回归预测就像是一把神奇的钥匙，能够帮助我们打开未来趋势的大门，在金融市场预测股价走势、在气象领域预知气候变化、在工业生产中保障设备稳定运行…… 发挥着不可或缺的作用。今天，咱们就一起来聊聊基于 Transformer - BiLSTM、Transformer、CNN - BiLSTM、BiLSTM、CNN 这五个超厉害的模型进行多变量回归预测的那些事儿。想象一下，这
MATLAB数据拟合大全：让数据开口说话
电力系统状态估计正面临不同类型的 异常。这些可能包括由严重测量误差或 通信系统故障。负载或发电的突然变化可能是 根据实现的状态估计方法被视为异常。此外，将电网视为一个信息物理系统，状态 估计容易受到错误数据注入攻击。现有的 异常分类的方法无法准确分类（区分 之间）上述三种类型的异常，尤其是当它来的时候 区分突然的负载变化和错误的数据注入攻击。
视网膜血管的形态和分布与多种眼科疾病密切相关，准确提取视网膜血管结构对于疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。本文综述了视网膜图像分割以提取血管复杂结构的研究现状，包括传统图像处理方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法，分析了各种方法的优缺点，并探讨了未来的研究方向。
省赛每个省份的时间都有所差异，详细信息大家关注所在省份的时间安排即可；深圳杯不收取报名费，参加深圳杯决赛答辩的成员差旅费自理，决赛答辩期间的活动经费由活动主办方承担。4月15号前公布竞赛题目：6月10号前通过email提交论文（提交论文时间会根据各赛区调整有所差异）美国大学生数学建模比赛比赛时间在二月份，基本都是在过年那两天，报名费较贵。全国大学生数学建模竞赛每年的9月份，一般都是在中秋节的三天，
视网膜图像分割，特别是在提取血管的复杂结构方面，是医学图像处理领域的一个关键研究方向。眼底图像在临床诊断中扮演着举足轻重的角色，因为视网膜血管的形态和分布与多种眼科疾病，如糖尿病视网膜病变、青光眼以及高血压等，息息相关。因此，准确有效地从视网膜图像中分割出血管，对于疾病的早期诊断、治疗方案的制定以及预后评估具有不可估量的价值。视网膜血管的复杂性主要体现在其多尺度、多方向以及与背景组织的对比度差异小
在能源负荷、环境监测、金融走势等多变量时序预测场景中，BiGRU（双向门控循环单元）凭借双向时序建模能力，比单向 LSTM 更精准捕捉 “历史 - 未来” 双向依赖关系，但随机初始化权重 / 偏置易导致模型陷入局部最优。黑翅鸢优化（BKA）、牛顿拉夫逊（NRBO）、霜冰优化（RIME）、麻雀搜索（SSA）、鲸鱼优化（WOA）五种算法，从不同维度提供全局寻优能力。
% 参数设置（参考防屈曲支撑试验数据）% 刚度比例因子% 初始刚度(N/m)% 滞回强度% 滞回形状参数% 滞回形状参数% 非线性指数% 积分步长(s)% Bouc-Wen滞回变量微分方程end。
回顾 2011 年大学生数模竞赛 B 题的探索之旅，我们深入剖析了交巡警服务平台设置与调度这一复杂而又极具现实意义的问题。通过运用 0 - 1 规划模型、线性加权评价模型等多种数学模型，以及 Floyd 算法、模拟退火算法等强大的算法工具，我们成功地为 A 区交巡警服务平台的管辖范围分配、交通要道封锁、新增平台规划等问题提供了科学合理的解决方案 。
本文围绕2012年大学生数模竞赛C题"脑卒中发病环境因素分析及干预"展开研究。首先通过数据预处理和统计描述，发现脑卒中高发于50-90岁男性农民群体，且季节交替时发病率较高。其次建立多元线性回归模型，发现温度与发病率呈弱正相关，气压、湿度呈弱负相关。最后结合文献资料提出高危人群预警和干预建议。研究采用Excel和MATLAB进行数据处理，运用Python和SPSS实现模型构建，
本文围绕2012年全国大学生数学建模竞赛B题"太阳能小屋设计"展开，针对三种不同铺设方案建立数学模型进行优化求解。首先介绍了光伏发电的背景意义，指出其在能源转型和环境保护中的重要作用。随后详细分析了三个子问题：贴附式铺设方案重点考虑电池组件选型和表面利用率；架空式方案增加了朝向与倾角优化；小屋重设计则需兼顾建筑规范与发电效率。研究采用Matlab进行气象数据处理，利用Lingo
本文针对2016年全国大学生数学建模竞赛A题"系泊系统设计"展开研究。首先分析了题目背景和实际工程意义，提取了浮标、钢管、钢桶、锚链等关键部件的物理参数和环境条件。通过建立力学平衡模型，结合悬链线方程，计算不同风速下系统的受力状态和几何参数。针对问题二采用蚁群算法优化重物球质量，使钢桶倾角不超过5度；对问题三建立了考虑水深变化的多目标优化模型。使用MATLAB实现了模型求解，并
在单变量时序预测（如电力负荷、环境温度、设备振动）场景中，单一模型常受限于特定时序特征捕捉能力：LSTM/GRU 擅长短期动态依赖建模，BiLSTM 通过双向结构优化上下文捕捉，Transformer 解决长程关联，而 Transformer-BiLSTM 混合模型可融合 “长程趋势 + 双向短期动态”，实现全尺度特征适配。
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作为一种融合物理定律与深度学习的新型建模方法，近年来在科学计算和工程领域取得了突破性进展。本报告旨在探讨PINN在多变量时序预测中的应用，分析其核心原理、工作机制、前沿应用、挑战与性能，并展望其未来发展方向。
在工业生产、能源调度、环境监测等领域，多变量时序数据（如设备温度、压力、转速等）与单一目标变量（如设备故障风险、能源消耗量）之间存在复杂的非线性关联，精准实现 “多输入 - 单输出” 预测对决策优化至关重要。传统预测模型常受数据噪声干扰、参数依赖经验、非线性拟合能力不足等问题制约，而VMD-Bayes-LSSVM 融合模型通过 “数据预处理 - 参数优化 - 非线性拟合” 的三层协同，有效解决上述
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