说明：监视系统对于增强人身安全 的作用越来越重要。我们的目标是开发智能的实时监控系统，可以提供系统的效率。 为了能够覆盖角度的范围，需要安装更多 的摄像头，这就导致需要同时监控多个视频，这就需要自动完成系统。摄像头的放置是要求相互覆盖的。 这可以帮助我们确立摄像头之间的联系， 在发现可疑情况时， 如不明物...

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说明：人工蜂群算法的基本程序，可以在此的基础上修改。人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度

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说明：这是对karaboga的人工蜂群算法的简单实现。 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。

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说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...

滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解

说明：2017年研究生数学建模竞赛C题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,自己编的5种调制信号，加入重复控制，搭建OFDM通信系统的框架，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。

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说明：近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便...

说明： 运动目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究内容,它对运动目标的分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响,在机器人导航、智能监视系统、医学图像分析以及视频图像压缩和传输等领域中都有广泛的应用。然而,针对不同的应用场景,目前运动目标检测方法由于算法复杂、耗时以及缺乏鲁棒性,在实际的处理和应用中受到了...

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说明：包含收发两个客户端程序，自己编的5种调制信号，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,主要是基于mtlab的程序，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性。

说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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