说明：各类算法

神经网络

说明：算法大全

数学算法

说明：有助于EMD在风功率分解中的应用学习，对混合储能风功率波动平抑有一定的应用。

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说明：我们提出了一个统一的模型，用于人脸检测，姿态估计和地标估计在现实世界中，杂乱的图像。我们的模型是基于一个共享部分池的树的混合物；我们将每个面部地标建模为一个部分，并使用全局混合物来捕捉由于视点而引起的拓扑变化。我们证明了树结构模型在捕捉整体弹性变形方面出人意料地有效，同时与密集图结构不同，它易于优化...

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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：资源描述现对一个城市数为10的TSP问题，设计了一个可以对其进行优化组合的连续型Hopfield神经网络模型，仿真实验结果表明，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路径。

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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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说明：针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题，提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点，采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进，将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测...

遗传-滤波 改进的卡尔曼 swarm-estimation 粒子群滤波 电机-估计

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