GMapping_过程前言 1前言 2 GMapping中使用地图结构前言 3 GMapping中的坐标系们前言 4 GMapping中的粒子过程1，由里程计更新粒子位姿2，判定是否处理激光数据3， 激光匹配3.1，粒子位姿优化3.1.1，粒子分数计算3.2，粒子似然值及分数计算 转载请注明出处 前言 11，本文是描述GMapping的核心部分的计算流程，对应其核心代码(不含ROS部分)。确切
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2024-10-17 18:32:28
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下面我们介绍一下 高斯混合模型 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： 为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： 关于高斯分布的理论部分这里不详细讲了。 （2）混合高斯模型： 对于(b)图所
Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网
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2023-08-07 14:26:40
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原创
2022-10-22 11:48:46
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以下是GMM（高斯混合模型）的动态背景分割的实验报告以及源码，另外用到了形态学操作与多通道的处理，提升了实验结果的性能。一.实验名称基于混合高斯模型的动态背景分割 二.实验目的探索如何对Wavingtrees等具有动态背景的数据集进行有效的建模并分割，检测前景物体。 三.实验原理3.1 前言时域中的同一个点的像素值看做是一个像素过程，由一组像素组成，如果这里只考虑灰度图的话，对
经元进入回归模型的变量数量；
原创
2022-10-30 06:47:11
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原创
2023-10-08 19:12:54
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本文为美国爱荷华大学（作者：Mohammad Hindi Bataineh）的硕士论文，共179页。工业和学术界绝大多数产品和工序都需要人与人之间的互动。因此，数字人体模型（DHMs）对于改进设计、预防伤害以及更好地理解人类行为变得至关重要。尽管DHM领域的许多技术正在不断成熟，但仍有非常多的改进机会，特别是在姿态和运动预测方面。因此，本论文探讨使用人工神经网络（ANN）来改善预测能力，以及更好地
1 简介一般情况,学者们采用人工智能,数学建模等方式预测COVID-19的传播.然而有的数学模型,其理论推导过程复杂且专业性强,不易理解和推广;有些数学模型需要提前估计参数,在参数确定环节就会引起一定的失真;在统计数据集时,学者们都更偏爱以当日报道的确诊总人数为子集.文章以每日报道的新增确诊人数为子集,基于大量的实时动态变化数据,不需要流行病学方面的专业知识,分别以BILSTM, GM
原创
2022-05-18 18:41:55
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目录1. GM( 1，1)模型2. 组合预测模型3. GMDH 进行时间序列预测4. Matlab代码实现 灰和数据
原创
2022-08-16 08:08:10
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目录1.神经网络训练过程2、基础概念3、数据预处理手段4、数据处理库5、训练集、测试集，测试集5、损失函数6、优化器7、激活函数8、hello world9、总结 深度神经网络就是用一组函数去逼近原函数，训练的过程就是寻找参数的过程。1.神经网络训练过程神经网络的训练过程如下：收集数据，整理数据实现神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，一般选择既定的损失函数用损失
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2023-08-16 17:44:57
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1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
GMDH神经网络的主要思想是由系统各输入单元交叉组合产生一系列的活动神经元, 其中每一神经元都具有选择最优传递函数的功能, 再从已产生的一代神经元中选择若干与目标变量最为接近的神经元, 被选出神经元强强结合再次产生新的神经元, 重复这样一个优势遗传、竞争生存和进化的过程, 直至新产生的一代神经元都不比上一代更加优秀
原创
2023-08-16 23:06:51
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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louvain社团检测算法(python) 这里写目录标题louvain社团检测算法(python)壹、完整代码贰、分步解释1.为网络中的每个节点分配一个社团；2. 算法初始化3. 第一阶段循环4. 第一阶段文字图片双解释5.第二个阶段6.获得社团7.两个阶段进行循环8. 主函数进行调用运行9整体代码 壹、完整代码参考连接： 贰、分步解释Louvain分为循环迭代的两个阶段。假设有V个节点的加权网
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2023-11-23 13:03:32
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狄克斯特拉算法的作用（目的）：1.假如你要从学校回家，那么狄克斯特拉算法可以帮你找出从起点到终点耗时最短路径。2.假如你要在咸鱼上买东西，那么狄克斯特拉算法可以让你花最少的钱买到性价比最高的东西。狄克斯特拉算法的步骤：1.找出“权重最低的”节点，即可在最短时间内到达的节点2.更新该节点的邻居的开销，其含义将稍后介绍。3.重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。4.计算最终路径实现思路（这里我
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2024-04-10 09:21:03
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一、前言TF-IDF方法的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率(TF) 高，并且在其他文章中很少出现(IDF高)，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。二、步骤首先对文档进行特征提取操作：（1）分割句子：按照空格进行分割，去除数字以及标点符号，并将所有字符全部小写；（2）去除词汇：去除代词、冠词等功能词；（3）词干提取：去除单词的复数、过去式、比较级、最高级等形式。然后对生成的语
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2023-11-16 21:39:35
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