车辆调度问题 (Vehicle Routing Problem, VRP) 作为物流配送领域的核心问题，在提高配送效率、降低运营成本方面起着至关重要的作用。传统的VRP通常假设只有一个配送中心，然而在实际应用中，企业往往为了覆盖更广阔的区域，选择建立多个配送中心。因此，研究基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题 (Multi-Depot Vehicle Routing Problem, MDVRP)

激光雷达 (LiDAR) 技术作为一种重要的三维成像技术，在自动驾驶、机器人导航、地形测绘等领域得到了广泛应用。频率调制连续波 (FMCW) 激光雷达以其高精度、高分辨率和抗干扰能力等优势，成为当前研究的热点。本文将详细探讨FMCW激光雷达的工作原理，并基于MATLAB平台进行仿真，分析其性能指标。一、FMCW激光雷达工作原理FMCW激光雷达的核心思想是利用频率线性调频的激光信号进行目标探测和距离

路径规划作为机器人自主导航的核心技术之一，其研究与应用对于提升机器人的智能化水平至关重要。在复杂多变的环境中，机器人需要能够快速、准确地找到一条从起始点到目标点的无碰撞路径，同时满足一定的性能指标，例如最短路径、最平滑路径等。近年来，随着人工智能和计算能力的飞速发展，涌现出众多路径规划算法，其中快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法因其在处理高维空间

脑部图像分割是医学影像分析中的关键步骤，其准确性直接影响到后续的诊断和治疗方案制定。阈值法作为一种简单有效的图像分割方法，在脑部图像分割中得到了广泛应用。本文将深入探讨基于阈值法的脑部图像分割技术，分析其原理、优缺点，并对不同阈值选取方法进行比较，最终展望其未来发展方向。图像分割；阈值法；脑部图像；医学影像；Otsu算法；最大熵法1. 引言脑部图像分割旨在将脑部医学图像（如MRI、CT等）中不同组

医学影像技术，特别是磁共振成像（MRI），在脑肿瘤的诊断和治疗中扮演着至关重要的角色。然而，MRI图像的复杂性和多样性给肿瘤的精确检测和分割带来了巨大的挑战。本文将深入探讨图像分割技术在利用MRI图像进行脑肿瘤检测和分割中的应用，涵盖其关键技术、面临的挑战以及未来的发展方向。MRI图像提供了脑组织丰富的解剖和功能信息，其高分辨率和多模态特性为肿瘤的精确识别提供了可能性。然而，由于肿瘤形状的不规则性

本文提出了一种基于自组织映射神经网络 (SOM) 和反向传播神经网络 (BP) 的组合模型，用于解决多输入单输出的回归预测问题。该模型首先利用SOM网络对高维输入数据进行降维和聚类，有效地解决了“维数灾难”问题并提取了数据中的关键特征。然后，将SOM聚类后的数据作为BP神经网络的输入，进行单输出的回归预测。通过对实际数据的实验验证，结果表明该SOM-BP模型相比于单纯的BP神经网络模型，具有更高的

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习领域的一个重要分支，它旨在研究智能体如何在特定环境中通过试错来学习最优行为策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习不依赖于预先标记的数据，而是通过智能体与环境的交互来获取经验，并通过奖励信号来指导学习过程。这种学习范式赋予了智能体在复杂、动态环境中自主决策和适应的能力，使其在众多领域展现出巨大的潜力。强化学习的核心思想源

控制理论，作为工程学和应用数学的重要分支，致力于设计控制系统，以使其能够按照期望的轨迹或状态运行。线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）作为一种经典的优化控制方法，凭借其理论的完备性和易于实施的特性，在工业控制领域得到了广泛的应用。然而，传统的LQR方法在面对复杂、非线性和未知的系统环境时往往显得力不从心。与此同时，近年来飞速发展的强化学习（Reinfo

图像分割作为计算机视觉领域的基础性任务，旨在将图像划分为多个具有语义意义的区域，以便于后续的图像理解、目标识别和场景分析。传统的图像分割方法，如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割，在处理复杂图像时往往表现出局限性。K-means聚类算法作为一种简单有效的无监督聚类方法，在图像分割领域得到广泛应用，但其初始聚类中心的选择对分割结果具有显著影响，易陷入局部最优解，导致分割精度降低。因此，如

极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)作为一种新型的单隐层前馈神经网络(Single Hidden Layer Feedforward Neural Networks, SLFNs)，凭借其训练速度快、泛化能力强等优点，在模式识别、分类预测等领域得到了广泛应用。然而，ELM的性能很大程度上依赖于输入权重和偏置的随机初始化，这可能会导致其预测精度不稳定，甚至陷入局部