出版社:高等教育出版社 作者:汪定伟 简介 高等教育出版社2007年4月出版。 本书主要介绍近年来产生的多种智能优化算法,包括遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群优化算法、粒子群优化算法、捕食搜索算法和动态进化算法等算法的产生、算法的基本思想和理论、算法的基本构成、计算步骤、主要的变型算法及几个数值举例...
上传时间: 2014-11-14
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各类人工智能算法源代码哦,包括蚁群、粒子群、遗传、神经网络
上传时间: 2014-01-16
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该文主要讲述,蚁群与粒子群混合算法求解TSP问题。
上传时间: 2016-08-30
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 。
标签: 粒子群算法
上传时间: 2017-09-18
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这是力气群算法解决实际问题,与布谷鸟算法做了一个 比较,看着还行
上传时间: 2018-06-02
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粒子群标准算法。迭代找到最优解。在每一次的迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”(pbest,gbest)来更新自己。在找到这两个最优值后,粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。
上传时间: 2019-03-26
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产品型号:VK2C23A/B 产品品牌:VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式:LQFP64/48 裸片:DICE(邦定COB)/COG(邦定玻璃用) 产品年份:新年份 联 系 人:许硕 原厂直销,工程服务,技术支持,价格最具优势!QT394 VK2C23A/B概述: VK2C23A/B是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大224点(56SEGx4COM)或者最大416点(52SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点: ★ 工作电压 2.4-5.5V ★ 内置32 kHz RC振荡器 ★ 偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4 ★ COM周期(DUTY)可配置为1/4、1/8 ★ 内置显示RAM为56x4位、52x8位 ★ 帧频可配置为80Hz、160Hz ★ 省电模式(通过关显示和关振荡器进入)
标签: VK2C I2C LCD 23 抗干扰 高稳定 接口 控制 驱动IC
上传时间: 2022-04-16
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人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下: 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位;针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间: 2013-05-22
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随着图像分辨率的越来越高,软件实现的图像处理无法满足实时性的需求;同时FPGA等可编程器件的快速发展使得硬件实现图像处理变得可行。如今基于FPGA的图像处理研究成为了国内外的一个热门领域。 本文在FPGA平台上,用Verilog HDL实现了一个研究图像处理算法的可重复配置的硬件模块架构,架构包括PC机预处理和通信软件,控制模块,计算单元,存储器模块和通信适配模块五个部分。其中的计算模块负责具体算法的实现,根据不同的图像处理算法可以独立实现。架构为计算模块实现了一个可添加、移出接口,不同的算法设计只要符合该接口就可以方便的加入到模块架构中来进行调试和运行。 在硬件架构的基础上本文实现了排序滤波,中值滤波,卷积运算及高斯滤波,形态学算子运算等经典的图像处理算法。讨论了FPGA的图像处理算法的设计方法及优化策略,通过性能分析,FPGA实现图像处理在时间上比软件处理有了很大的提高;通过结果的比较,发现FPGA的处理结果达到了软件处理几乎同等的效果水平。最后本文在实现较大图片处理和图像处理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的讨论和改进,提高了算法的可用性,同时为进一步的研究提供了更加便利的平台。 整个设计都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真软件环境下开发的,在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平台上实现。在软件仿真过程中利用了ISE8.2自带仿真工具和ModelSim结合使用。 本课题为制造FPGA的专用图像处理芯片做了有益的探索性研究,为实现FPGA为核心处理芯片的实时图像处理系统有着积极的作用。
上传时间: 2013-07-29
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图像缩放在图像处理领域中,发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换,都需要用到图像缩放技术。随着多媒体技术和大规模集成电路的发展,利用硬件实现视频图像无级缩放已成为图像处理研究的一个重要课题。 图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法由于实现原理的局限性,在缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足,出现了许多基于边缘改进的算法。但这些算法一般只能完成2k倍数插值,无法真正做到基于边缘的无级缩放。 为了实现基于边缘改进的无级缩放,本文做了如下五个方面的研究工作: 1.系统回顾了图像缩放技术,包括传统图像缩放技术和多边缘检测插值,分析了这些图像缩放技术的优缺点。 2.重点研究了新兴的方向多项式插值算法,该算法能够真正完成基于边缘改进的无级缩放。 3.提出改进的方向多项式插值算法(IOPI算法),该算法针对硬件实现,做了两个方面改进:提出EDV算法,简化边缘方向的确定;提出Cubic6逼近插值算法(A-Cubic6算法),改善平坦区域缩放效果。其中的EDV算法通过加减、比较模块,完成边缘方向的确定。相比原算法中的乘除法、直方图计算,大大简化了硬件实现,降低了硬件实现成本。A-Cubic6算法利用查找表简化了Cubic6点插值算法的实现,而且明显改善了非边缘区域的缩放效果。 4.研究缩放算法与图像质量的评价方法。比较、分析各算法的软件仿真结果,得出结论:本文提出的IOPI算法在平坦区域和边缘区域都具有比其它算法更突出的效果。 5.结合实时视频处理要求,研究了IOPI算法的FPGA实现。已完成最近邻域插值和A-Cubic6算法的FPGA实现,可以在硬件平台上稳定工作。
上传时间: 2013-06-05
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