说明：包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，实现典型相关分析，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，基于分段非线性权重值的Pso算法，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,在matlab R2009b调试通过。

说明：资源描述1.1 动态规划的发展及研究内容 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。20 世纪50 年代初R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过 程(multistep decision...

matlab 规划 动态

说明：弹道方程组的三个阶段仿真程序，通过将其分成三个阶段，分别得到数值解。一般情况下，弹道仿真中均不考虑弹体的振动特性，即在弹体为刚体这一近似条件下进行仿真建模，此时仿真模型由导弹动力学模型和运动学模型构成。描述导弹动力学模型和运动学模型是非线性的一阶常微分方程组，这样一组方程，通常得不到解析解，只有在一...

MATLAB弹道仿真 弹道方程 弹道 仿真 matlab 弹道仿真 弹道

说明：人体运动捕获代码为 mocaptoolboxs 的。 场景或对象 Rocognition 工具箱 v1.4 --------------------------------------- 这个工具箱为人体运动捕获提供了一些基本的工具。 基于监督分类，一些先进的描述符加上快速、 ...

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说明：目标规划的相关论文

规划算法、数据结构算法

说明：最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失...

最速下降法 梯度下降 gradient-descent 最小二乘问题 最小中值法

说明：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...

说明：卡尔曼滤波原理及应用—MATLAB仿真主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍U...

SIMULINK--ukf UKF UKF-simulink 卡尔曼 ukf-target-tracking

说明：多层感知器（MLP）是映射输入数据集合到一组合适的输出前馈人工神经网络模型。甲MLP包括在有向图的节点的多个层的，具有完全连接到下一个每一层。除了输入节点，每个节点是一个神经元（或处理元件）具有非线性激活函数。 MLP利用称为反向传播用于训练network.MLP有监督的学习技术的标准线性感知的变形...

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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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