说明：粒子群优化算法是一种启发式的全局优化方法，也基于群智能优化算法。它来自研究的观点，飞鸟和鱼的羊群运动行为。该算法是广泛应用和迅速发展其易于实施和调整所需的几粒子。本文提出了一种原则的粒子群优化算法的主要思想 ；总结了优点和缺点。

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说明：密谋 PF vs PD，考虑高斯白噪声。我们能量检测方法需要一个检验统计量的计算，并比较一个能量阈值，给检测。成功地计算 ROC 曲线显示 Pd、 粉煤灰及信噪比的三个主要参数的行为。

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说明：应用背景应用于精馏塔的MATLAB模拟，一种新的模拟方式，关键技术MATLAB模拟精馏塔的动态行为，对化工或是自动化专业的学生都会有帮助

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说明：这段代码是用来解决进化算法的问题的。该模型描述了它所处理的各种问题的行为，并使用进化算法来解决问题。

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说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。此文件提供了基本粒子群算法、带压缩因子的粒子群算法、二阶粒子群算法、二阶振荡粒子群算法、权重改进的粒子群算法、混沌粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟退火的粒子群算法的MATLAB源代码。

说明：分割是可以通过很多进程来执行在这里我们使用 isodata 阈值。isodata 阈值分割它会将灰度图像转换成二进制 image.here 我使用它来检测肿瘤从肝脏图像

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说明：对于多目标优化.人工蜂群算法是最新的函数优化算法。它取决于蜜蜂的共离子行为…与pso不同，它提供了更好的优化；

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说明：下面的代码展示了如何在Matlab中进行H-infinity控制器的设计。此处举的例子与混合S/KS问题有些不同。此处用到的模型和权重函数见Skogestad和Postlethwaite，1996，ed.1,p.60.权重函数并不是“最优”的。部分函数来自mu-tools，一些来自lmi-tools...

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说明：应用背景倒立摆系统是用于许多应用程序。卡尔曼滤波器的matlab仿真使我们清楚地了解系统建模和输出结果。关键技术单级倒立摆平衡采用LQG方法和卡尔曼滤波预测系统未来的反应或行为。

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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