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扩展卡尔曼滤波单目标跟踪

于 2022-03-21 发布 文件大小:1.17 kB
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  • 模式识别与智能计算相关代码
    特地将本书中各章节自编函数(见“《模式识别与智能计算》部分函数的源程序”文件夹)及书中较多行的命令(见“《模式识别与智能计算》全书实例的源程序”文件夹),都摘录于各章节中。使用时请将其转换成M文件格式,并且注意M文件中是英文状态,所以要特别注意word格式中的标点符号及提示符前面的空格是否是英文状态(在M文件中,如果字符不是英文状态,会出现波红色浪线的提示)。 如果文件中是函数,则根据matlab形式要求,将其写成函数形式,并保存在相应的路径上。
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  • 基于卡尔曼滤波的交通流预测 带数据
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  • 遗传算法
    针对旅行商问题 clear; clc; %%%%%%%%%%%%%%%输入参数%%%%%%%% N=10;               %%城市的个数 M=100;               %%种群的个数 C=100;               %%迭代次数 C_old=C; m=2;                %%适应值归一化淘汰加速指数 Pc=0.4;             %%交叉概率 Pmutation=1;       %%变异概率 %%生成城市的坐标 %pos=randn(N,2);
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    蚁群算法: %%  主要符号说明 %%  C n个城市的坐标,n×2的矩阵 %%  NC_max 蚁群算法MATLAB程序最大迭代次数 %%  m 蚂蚁个数 %%  Alpha 表征信息素重要程度的参数 %%  Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %%  Rho 信息素蒸发系数 %%  Q  表示蚁群算法MATLAB程序信息素增加强度系数 %%  R_best 各代最佳路线 %%  L_best 各代最佳路线的长度 %%=========================================
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