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本项目基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法，旨在提高复杂场景下多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。通过融合目标间的关系和数据关联性，优化跟踪结果。程序在MATLAB2022A上运行，展示了真实轨迹与滤波轨迹的对比、位置及速度误差均值和均方误差等关键指标。核心代码包括对目标轨迹、速度及误差的详细绘图分析，验证了算法的有效性。该算法结合CS模型的初步聚类和CV模型的投票机制，增强了目标状态估计的准确性，尤其适用于遮挡、重叠和快速运动等复杂场景。
本程序通过最小二乘法（LS）和递归最大似然估计（RML）进行模型参数辨识，并在MATLAB2022A中仿真。仿真输出包括参数辨识误差及收敛值。程序展示了两种方法的参数估计值及其误差收敛情况，适用于控制系统设计与分析。最小二乘法适合离线批量处理，而RML则适用于实时在线处理。核心代码实现了LS辨识，并绘制了参数估计值和误差变化图。
本项目基于贝叶斯优化的自适应马尔科夫链蒙特卡洛（Adaptive-MCMC）算法，实现MATLAB仿真，并对比Kawasaki sampler、IMExpert、IMUnif和IMBayesOpt四种方法。核心在于利用历史采样信息动态调整MCMC参数，以高效探索复杂概率分布。完整程序在MATLAB2022A上运行，展示T1-T7结果，无水印。该算法结合贝叶斯优化与MCMC技术，通过代理模型和采集函数优化采样效率。
本程序基于惯性加权粒子群优化（IWPSO）算法，在MATLAB2022A上实现目标函数最小值求解的仿真。核心代码通过主循环迭代更新粒子速度和位置，动态调整惯性权重，平衡全局探索与局部开发。最终输出最优解及适应度变化图，并绘制等高线图展示优化过程。完整程序运行后无水印。 IWPSO改进了基本PSO算法，通过引入惯性权重因子，提高了复杂优化问题的搜索效率和精度，避免早熟收敛，增强了全局寻优能力。
本程序基于灰狼优化（GWO）算法实现多目标优化，适用于2个目标函数的MATLAB仿真。使用MATLAB2022A版本运行，迭代1000次后无水印输出结果。GWO通过模拟灰狼的社会层级和狩猎行为，有效搜索解空间，找到帕累托最优解集。核心步骤包括初始化狼群、更新领导者位置及适应值计算，确保高效探索多目标优化问题。该方法适用于工程、经济等领域复杂决策问题。
本程序使用MATLAB2022A实现一维信号的小波变换与重构，对正弦测试信号进行小波分解和重构，并计算重构信号与原信号的误差。核心步骤包括：绘制分解系数图像、上抽取与滤波重构、对比原始与重构信号及误差分析。小波变换通过多分辨率分析捕捉信号的局部特征，适用于非平稳信号处理，在信号去噪、压缩等领域有广泛应用。
本程序基于NURBS曲线实现数据拟合，适用于计算机图形学、CAD/CAM等领域。通过控制顶点和权重，精确表示复杂形状，特别适合真实对象建模和数据点光滑拟合。程序在MATLAB2022A上运行，展示了T1至T7的测试结果，无水印输出。核心算法采用梯度下降等优化技术调整参数，最小化误差函数E，确保迭代收敛，提供高质量的拟合效果。
本程序基于蚁群优化（ACO）算法，使用MATLAB2022A进行城市最佳出行路径规划仿真。用户可调整城市数量，输出路径规划结果及ACO收敛曲线。核心代码实现最短路径更新、信息素强化与全局最优路径绘制。ACO模拟蚂蚁行为，通过信息素机制迭代优化路径，适用于不同规模的城市节点，展示从局部探索到全局最优的智能搜索过程。程序运行结果展示了点数较少、中等和较多时的路径规划效果，无水印。
本程序基于MATLAB 2022A，模拟光纤三维布里渊温度和应变分布。通过分析光波与声波在光纤中的相互作用（布里渊散射），实现对温度和应变的高分辨率测量。核心代码计算布里渊强度、频移，并生成三维可视化结果。该技术广泛应用于结构健康监测、地质灾害预警等领域。程序运行后无水印，展示清晰的仿真图像。
本程序基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程，确定了Itô扩散过程，并推导出交易长度的分布和密度函数，计算预期交易频率。核心代码在MATLAB2022A上运行，展示了交易策略的概率分布及卷积结果。算法原理涉及金融衍生品定价与风险管理，利用随机微分方程建模资产价格动态，求解相关偏微分方程以确定最优交易策略。
本项目实现了Weevil-Optimizer（象鼻虫优化算法）的MATLAB仿真，展示算法在不同适应度函数下的优化收敛曲线。程序通过智能搜索策略模拟象鼻虫觅食行为，在解空间中寻找最优解。核心代码包括排序、选择、更新操作，并绘制结果图示。测试环境为MATLAB 2022A，支持Ackley、Beale、Booth、Rastrigin和Rosenbrock函数的对比分析。 虽然Weevil-Optimizer是一个虚构的概念，但其设计思路展示了如何基于自然界生物行为模式开发优化算法。完整程序运行后无水印，提供清晰的可视化结果。
本程序基于线性核函数的SVM算法实现数据分类，使用MATLAB2022A版本运行。程序生成随机二维数据并分为两组，通过自定义SVM模型（不依赖MATLAB工具箱）进行训练，展示不同惩罚参数C下的分类结果及决策边界。SVM通过寻找最优超平面最大化类别间隔，实现高效分类。 核心代码包括数据生成、模型训练和结果可视化，最终绘制了两类数据点及对应的决策边界。此实现有助于理解SVM的工作原理及其在实际应用中的表现。
本项目基于遗传优化算法（GA）进行风力机位置布局的MATLAB仿真，旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行，核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制，通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤，在复杂约束条件下找到最优布局方案，提升风场整体能源产出效率。
本项目基于遗传算法（GA）优化多机无源定位系统的GDOP，使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，迭代优化传感器配置，最小化GDOP值，提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤，最终展示优化后的传感器布局及其性能。
本程序基于小波变换和峰值搜索技术，实现光谱检测的MATLAB仿真，带有GUI界面。它能够对CO2、SO2、CO和CH4四种成分的比例进行分析和提取。程序在MATLAB 2022A版本下运行，通过小波分解、特征提取和峰值检测等步骤，有效识别光谱中的关键特征点。核心代码展示了光谱数据的处理流程，包括绘制原始光谱、导数光谱及标注峰值位置，并保存结果。该方法结合了小波变换的时频分析能力和峰值检测的敏锐性，适用于复杂信号的非平稳特性分析。
本程序基于海鸥优化算法（SOA）进行三维曲面最高点搜索的MATLAB仿真，输出收敛曲线和搜索结果。使用MATLAB2022A版本运行，核心代码实现种群初始化、适应度计算、交叉变异等操作。SOA模拟海鸥觅食行为，通过搜索飞行、跟随飞行和掠食飞行三种策略高效探索解空间，找到全局最优解。
本程序基于排队理论，使用MATLAB2022A模拟客户结账等待时间，分析平均队长、等待时长、不能结账概率、损失顾客数等关键指标。核心算法采用泊松分布和指数分布模型，研究顾客到达和服务过程对系统性能的影响，适用于银行、超市等多个领域。通过仿真，优化服务效率，减少顾客等待时间。
本项目基于粒子群优化（PSO）算法，实现WSN网络节点的最优部署，以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试，展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件，利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置，并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为，适用于连续和离散空间的优化问题，在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧，高效逼近最优解，提升网络性能。
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真，适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行，展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣（目标方向性、障碍物距离、速度一致性），实时调整机器人运动参数，确保安全避障并接近目标。
本项目采用MATLAB2022A实现基于遗传算法的货柜货物摆放优化，初始随机放置货物后通过适应度选择、交叉、变异及逆转操作迭代求解，最终输出优化后的货物分布图与目标函数变化曲线，展示进化过程中的最优解和平均解的变化趋势。该方法模仿生物进化，适用于复杂空间利用问题，有效提高货柜装载效率。
本项目基于MATLAB2022A，利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测，并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据，训练并测试各模型，展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征，BP网络学习非线性映射，RBF网络进行局部逼近，LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。
本项目基于MATLAB2022A，使用模拟退火（SA）和蚁群优化（ACO）算法求解旅行商问题（TSP），对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程，允许暂时接受较差解以跳出局部最优；ACO模仿蚂蚁信息素机制，通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强，ACO在路径优化类问题中表现优异。
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化（OBNLM）算法实现图像去噪，使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数，研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论，利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合，提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果，验证了算法的有效性。
本项目基于魏格纳函数和焦散线方法，使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束，并设计相应方法，展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析，实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤： 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析，验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布，结合数值模拟技术，实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布，可改变其传播特性，如聚焦或加速。
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真，简化为喷水减温器和末级过热器组合，考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行，展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理，适用于优化锅炉效率。
本项目基于遗传算法（GA）优化无线传感器网络（WSN）的节点部署，旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真，展示了不同初始节点数量（15、25、40）下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤，逐步优化节点位置配置，最终达到最优覆盖率。
本项目基于MSWA（Modified Successive Weighted Averaging）相继加权平均算法，对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现，核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进，引入动态权重策略，提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布，达到用户均衡状态，确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。
本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法（GFDMKF），用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小，测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用，并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波，提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤：** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测，使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络（e1, e2）协同工作，结合遗传算法优化，提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果，验证了该方法的有效性。
本研究基于控制理论，建立了多级线性供应链模型，利用噪声带宽和Matlab/Simulink对牛鞭效应进行建模与仿真。牛鞭效应指需求信息在供应链中逐级放大，导致库存积压、缺货等问题。通过Forrester模型，描述各节点订单量与库存水平的动态变化，采用差分方程模拟多级供应链系统。测试使用MATLAB2022A版本，展示了模型的有效性和可扩展性。
本程序基于PSO粒子群优化算法，对配电网的可靠性指标（SAIFI、SAIDI、CAIDI、ENS）进行MATLAB仿真优化。通过调整电网结构和设备配置，最小化停电频率和时长，提高供电连续性和稳定性。程序在MATLAB 2022A版本上运行，展示了优化前后指标的变化。PSO算法模拟鸟群行为，每个粒子代表一个潜在解决方案，通过迭代搜索全局最优解，实现配电网的高效优化设计。
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题，并在MATLAB2022A中实现仿真，对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程，探索搜索空间，寻找全局最优解，适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
本项目使用MATLAB2022A模拟三维椭球体内光线反射并提取三维点云。通过设置椭球模型作为墙壁，根据几何光学原理计算光线在曲面上的反射路径，记录每次反射点坐标，生成三维点云图。核心代码实现多次反射的循环计算与绘图，并展示反射点的位置变化及其平滑处理结果。最终，通过光线追踪技术模拟真实场景中的光线行为，生成精确的三维点云数据，适用于计算机图形学和光学仿真领域。
本程序基于进化优化（EO）中的平衡优化器算法，在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制，动态调整搜索参数，确保种群多样性与收敛性的平衡，高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法，结合粒子群优化思想，引入动态调整策略，促进快速探索与有效利用解空间。
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测，使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络，展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法（GA）与BP神经网络，利用GA优化BP网络的初始权重和阈值，提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化，防止局部收敛，增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真，并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间，计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为，广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域，旨在优化系统性能，减少等待时间，提高资源利用率。
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法，旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重，最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重，使算法更关注前一轮中被误分类的样本，从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行，展示了随着弱分类器数量增加，分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
本项目基于HMM模型实现金融数据预测，包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行，通过计算状态转移和观测概率预测未来值，并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析，能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律，为金融预测提供有力工具。
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测，使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型，利用历史金融数据训练模型，实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测，并展示了预测误差及训练曲线。
本项目基于MATLAB2022A开发，模拟了大型商业建筑中火灾发生后的人员疏散与烟雾扩散情况。算法通过设定引导点指导人员疏散，考虑视野范围、随机运动及多细胞竞争同一格点的情况。人员疏散时，根据是否处于烟雾区调整运动策略和速度，初始疏散采用正态分布启动。烟雾扩散模型基于流体方程，考虑了无风环境下的简化。
该程序使用MATLAB2022A实现遗传算法优化染色体的过程，通过迭代选择、交叉和变异操作，提高染色体适应度，优化解的质量，同时保持种群多样性，避免局部最优。代码展示了算法的核心流程，包括适应度计算、选择、交叉、变异等步骤，并通过图表直观展示了优化前后染色体的变化情况。
该程序利用鲸鱼优化算法(WOA)对支持向量数据描述(SVDD)模型的参数进行优化，以提高数据分类的准确性。通过MATLAB2022A实现，展示了不同信噪比(SNR)下模型的分类误差。WOA通过模拟鲸鱼捕食行为，动态调整SVDD参数，如惩罚因子C和核函数参数γ，以寻找最优参数组合，增强模型的鲁棒性和泛化能力。
本项目使用遗传算法解决旅行商问题（TSP），目标是在四个城市间找到最短路径。算法通过编码、选择、交叉、变异等步骤，在MATLAB2022A上实现路径优化，最终输出最优路径及距离。
本项目基于遗传算法（GA）优化PID控制器参数，通过空间状态方程构建控制对象，自定义GA的选择、交叉、变异过程，以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比，此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试，展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程，最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数，显著提升了系统响应速度和稳定性。
本项目使用MATLAB2022A版本，对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能，主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程，加入反向学习机制及多种改进策略，以提升算法跳出局部最优的能力，增强全局搜索效率。
本程序使用离散差分法求解复杂微分方程组，将连续微分方程转化为差分方程，采用一阶显式时间格式和一阶偏心空间格式。经MATLAB2022a测试验证有效。
本程序基于圆柱体镜子和光线跟踪技术，实现镜反射观测全景观图。使用MATLAB2022a版本运行，模拟了特定场景下的全景视觉效果。通过几何光学和计算机图形学原理，计算光线与圆柱镜面的交点及反射光线，最终生成全景图。
本课题使用HASM进行高精度建模，介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想，通过多层结构捕捉不同尺度特征，自适应调整参数，适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试，展示运行结果。
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行，核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为，适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
车间作业调度问题（JSSP）通过遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间，以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试，展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法，结合遗传操作和模拟退火过程，提高算法性能。
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