说明：蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。

配电网路径 配电网模型 分布式配电 故障定位matlab 故障定位-matlab

说明：蝗虫算法：蝗虫优化算法是模拟自然界蝗虫种群捕食行为而提出的一种群智能优化算法,主要利用了蝗虫间的社会作用力把空间分为吸引空间、舒适空间和排斥空间,根据不同蝗虫间距离大小的变化来改变空间范围从而找到最优位置。该算法具有结构简单、稳定性强、参数较少、收敛较快等特点。

蝗虫算法 智能算法 参数优化 goa 蝗虫优化算法

说明：模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点，能够自主计算出综合评价中各指标的权重，避免自主赋权的主观性，同时附带有聚类指标，将所得结果分类。

聚类评价 层次聚类-权重 综合权重 指标权重-matlab 模糊层次分析

说明：本论文中，一个混合载波频率偏移估计方案用于基于通用滤波多载波的系统。 此方案所述CFO估计器基于最小平方（LS）准则首先导出以获得粗略频率偏移估计使用大频率搜索步骤。 接着，通过其精确估计残留频率偏移自相关操作补偿。 该算法具有较大估计的特点范围以及更高的估计精度。

载波频率偏移 频率偏移 UFMC--matlab LS--cfo ufmc-matlab

说明：本文先用灰色GM(1,1)模型对陕西省GDP 做预测, 经过检验, 再用此模型确定另外一些未知指标, 最后通过确定的这些指标用 灰色GM(1,N)模型作预测, 通过比较总结两种模型各自的特点, 从而科学的指导陕西省经济发展,国内生产总值预测模型具有重要的现实意义。

gm-1 n灰色模型 (1,n)-forecast 预测模型 GM（1，n）

说明：BP神经网络进行数据分类，是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。运用梯度下降法。

pullu1e 前向传播 BP分类 梯度下降 前馈神经网络

说明：有序统计均值类恒虚警检测器（OSCAGO and OSCASO CFAR），综合了CA和OS检测器的特点。

CFAR OSCAXO-CFAR 有序恒虚警 CA-CFAR 恒虚警检测

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：MIT心电信号读取程序源代码，针对MIT心电数据的特点，应用MATLAB里的函数对其进行读取，显示心电波形。

MIT 心电信号

说明：用于计算弹性波在界面的透射系数和反射系数，包括Rayleigh面波传播特点。