说明：无线传感器网络 （Wsn） 是网络分布式无线传感器节点，可以与合作为监测和收集的数据在物理上彼此或环境条件，如温度、 声音、 压力，运动、 振动或污染物和其他现象。无线传感器网络面临许多挑战，如覆盖率，优化配置， 数据聚合和本地化。在许多应用中，它是需要知道位置传感器所检测到的不借助 gps 技术在...

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说明：主要功能：1.利用油水井井位坐标绘制井位图；2.利用油水井注采液量数据绘制动态曲线图；3.利用油水井注采液量数据，根据容阻模型对井间连通性进行反演，求取注水井注水量平面分配系数，并进行可视化展示。 技术特点：软件自动读取井位信息及油水井注采液量数据，根据改进的容阻模型，利用基于遗传算法的混合优化算法...

油水井 井位坐标 井位图

说明：算法优化非常好，几乎没有循环，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,基于K均值的PSO聚类算法,匹配追踪和正交匹配追踪，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,MIMO OFDM matlab仿真。

说明：非常有用，非常全的资料

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明：isodata 迭代自组织的数据分析，LCMV优化设计阵列处理信号，PLS部分最小二乘工具箱,计算多重分形非趋势波动分析，各种资源分配算法实现，一种流形学习算法（很好用）。

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说明：计算多重分形非趋势波动分析，采用热核构造权重，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,真的是一个好程序，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。

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说明：关于神经网络控制，使用大量的有限元法求解偏微分方程，LCMV优化设计阵列处理信号，多目标跟踪的粒子滤波器，有小波分析的盲信号处理，各种资源分配算法实现。

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说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

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说明：包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

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说明：C题--国内能源供求预测模型参考文献

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)