说明：多传感器数据融合形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。 多传感器数据融合比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除...

说明：这个项目基于 simulink 使用粒子群优化算法的 pid 参数优化整定。在这里 weso 返回 Kp，正在考虑一种植物与致动器系统的仿真模型。有是一个文件给超调量，上升时间和沉降时间适应度函数的目标函数。根据哪些粒子群优化算法返回 Kp、 Ki、 Kd 的最优值。

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说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,多机电力系统仿真及其潮流计算，包括调制，解调，信噪比计算，基于分段非线性权重值的Pso算法，计算目标和海洋回波的功率谱密度,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。

说明：数字多媒体内容的保护已成为越来越多内容所有者和服务提供商的重要问题。水印标识作为主要手段，实现版权保护。这种水印的算法基于离散小波变换 （DWT）。水印组件被添加到一个高通过考虑人类视觉系统 （HVS） 的低频子带特征。在此方案中各 HVS 特性用于开发鲁棒水印算法具有更好的鲁棒性之间的折衷和不可感...

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说明：这是一种多目标的粒子群优化算法，包含了两个目标函数，对学习粒子群算法及很好的理解该算法非常有用-Examples of niche PSO, 

说明：基于负熵最大的独立分量分析，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,使用混沌与分形分析的例程，随机调制信号下的模拟ppm，微分方程组数值解方法，计算目标和海洋回波的功率谱密度。

说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...

说明：这在多边形和包括以下.m 文件中的二进制遗传算法实现： Crossover.m Decoding.m Fitness.m Initialize.m Main.m Mutation.m ObjFun.m Selection...

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说明：认知网络通信是为有效利用稀缺的无线电资源和保证质量服务 (QoS) 工业无线网络中的有前途的技术。此项目旨在介绍在网络非均质性对现有的无线传感器网络在努力减少的问题在挤迫的 ISM 频段的无线设备。对于非均质性的过程监测中有的行业的优势被需要纳入到传感器，以提供动态频谱访问 (DSA) 的认知无线电...

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说明：应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化，对每个个体计算适应度，生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件，则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异，生成子代，然后用子代取代父代，再生成下一个子代。循环执行这一过程，直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...

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