本文提出了一种基于拓展卡尔曼滤波（EKF）实现雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合方法。该方法首先对雷达和视觉数据进行预处理，然后将预处理后的数据融合到EKF中，最后通过EKF估计目标的状态。仿真结果表明，该方法能够有效地融合雷达和视觉数据，并提高目标状态估计的精度。

摘要：随着工业自动化程度的不断提高，设备的复杂性与运行环境的不确定性也随之增加，设备故障诊断成为保障安全生产的关键环节。混沌博弈优化算法 (CGO) 作为一种新型智能优化算法，具有全局搜索能力强、易于实现等优势，但在实际应用中容易陷入局部最优解，导致诊断精度不高。针对该问题，本文提出了一种基于CGO与深度极限学习机 (DELM) 结合的故障诊断算法，即 CGO-DELM 算法。该算法利用 CGO

VRP（Vehicle Routing Problem）问题是一种典型的车辆路径规划问题，旨在确定一组良好的路线，以满足多个客户的需求并同时最小化总运输成本。基于遗传算法的求解方法可以有效地解决这类问题。以下是基于遗传算法求解带容量的VRP问题的基本步骤：表示个体：首先定义遗传算法中的个体表示方式。可以使用染色体编码来表示路线，其中每个基因代表客户的访问顺序。初始化种群：随机生成初始种群，每个个体

基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波的组合方法是常用的图像去噪技术。以下是它们的基本原理和操作流程：高斯滤波：高斯滤波利用高斯函数对图像进行平滑处理，有效降低高频噪声。该滤波器通过对每个像素周围一定范围内的像素进行加权平均，减少噪声的影响。均值滤波：均值滤波将图像中的每个像素替换为其周围像素的平均值，以去除随机噪声。该滤波器通过计算像素的邻域均值来实现去噪。中值滤波：中值滤波以中心像素周围一

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的数据回归预测是一种利用CNN模型来进行数据回归问题的预测和估计。以下是一种可能的实施步骤：数据准备：收集和整理用于回归预测的数据集，包括输入特征和对应的目标值。确保数据集的质量和充分性。数据预处理：对数据进行预处理，如归一化、标准化、特征工程等，以提高模型的训练效果和泛化能力。CNN模型设计：设计一个合适的卷积神

基于时间序列预测Arima模型和回归模型,以"职业需求总人数"为因变量,"人才缺口度""各类教育背景下的人数"和"就业岗位平均值"为自变量建立回归模型,并通过对自变量进行Arima时序预测,带入回归模型得到未来三年沈阳市潜在的人才需求,最后分析得:沈阳市对高技术人才比较看重,且人才缺口大,需要相应的政策来进行调整与补充.clear; close allclcP = sin(0.1:0.1:9.6)

灾情巡视属于旅行商问题,具有广泛的应用价值.假定有若干巡视组,分工协作对所辖区域内的各灾民聚集地进行巡视,需要对各巡视组的巡视任务,巡视路线进行合理的分配和设计.在现实生活中,各被巡视地点之间的交通网络都存在着连通性差的缺陷,它们几乎都不是全连通图,至包含度为1的节点.将遗传算法和Dijkstra算法结合起来,这一问题得到了很好解决.利用Matlab语言,编写出分组巡视所有灾区的最优巡视路线的寻径

在当今信息时代，数据的重要性变得越来越明显。数据分析和预测成为了许多领域中的关键任务。为了提高数据预测的准确性和效率，许多算法和技术被开发出来。本文将介绍一种新颖的算法——麻雀算法，以及如何将其与极限学习机（ELM）相结合，实现数据回归预测任务。麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于自然界麻雀群体行为的优化算法。麻雀在觅食过程中会通过一种协作和竞争的方式找到

随着能源市场由传统的垂直一体式结构向交互竞争型结构转变,社区综合能源系统的分布式特征愈发明显,传统的集中优化方法难以揭示多主体间的交互行为.该文提出一种基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略,将综合能源销售商作为领导者,新能源冷热电联供运营商和负荷聚合商作为跟随者,求解各方在追求目标最优时的交互策略.首先,介绍社区综合能源系统的交易模式及数学模型,并将其嵌入到主从博弈框架下,建立一主

基于虚拟刚体模型的四旋翼无人机群在复杂障碍物环境中航行控制的主要步骤如下：1使用传感器（如摄像头、激光雷达等）对周围环境进行感知，检测和识别障碍物，获取环境信息。路径规划：基于感知到的环境信息，采用适当的路径规划算法（如A*算法、RRT算法等）计算无碰撞的路径。此路径应避开障碍物，并满足任务需求。群控制策略：根据路径规划结果，设计合适的群控制策略，使无人机群能够有效协作并保持安全距离，在给定的航线