说明：粒子群优化（PSO）依靠其学习策略指导其搜索方向。传统上，每个粒子利用其历史最好的体验，并通过线性 叠加及其邻近地区的最佳体验。这种学习策略是容易使用的，但在复杂的问题空间搜索时是低效的。因此，在 设计学习策略，可以利用以前的搜索信息（经验）更有效地已成为最突出和活跃的粒子群算法研究课题之一...

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说明：可再生能源可以考虑为偏远地区电气化网格扩展通过困难的地形和茂密的丛林是不可能的经济上可行的最佳替代方案。这项研究建议综合的光伏、 风能混合动力系统，技术经济的评估与电池存储和柴油发电机的关闭网格杂交代中 Malaysia.The 的系统提出优化方法利用粒子群优化 (PSO) 算法，尽量减少损失的功率...

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说明：应用背景能量最小化的优化方法。它可以应用于图像分割、图像恢复和图像拼接，等，如果目标函数的设置是正确的。关键技术图割的能量最小化问题。它的能量函数最小化通过制定作为一个图模型，然后得到一个最小割。许多视觉法无法解决的问题。

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说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题

说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：资源描述       本代码提供了一种基于SURF特征点的人脸识别方法，可以实现人脸的高准确率匹配的同时，还可以高准确率识别具有任意旋转角度的人脸图像。SURF（加速的具有鲁棒性特征）算法是基于SIFT（尺度不变特征变换）算法发展而来，对图像的尺度和旋转具有不变性，且对光照变化的图像匹配具有很好...

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说明：人工蜂群算法对传感网络节点覆盖进行优化，建立基于人工蜂群算法的覆盖优化模型。从仿真测试结果显示，网络优化是有效的，可以在有限传感器数量下使覆盖的监测区域最大化，减少网络冗余度，延长网络寿命

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美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)