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The.Detail.Analysis.and.Improvement.of.Calibration
- 以计算机视觉和视觉检测中的摄像机标定过程作为研究的对象,分析了开源计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,使用张正友基于平面模板的方法进行标定,过程中充分考虑了透镜径向畸变和切向畸变因素的影响。文章给出了标定的详细步骤,并对具体函数做了算法上的分析,同时从参数非线性回归分析的角度提出了优化的途径和措施。该算法充分发挥了OpenCV函数库的功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要。-To computer vision and visu
SOLVING-NONLINEAR-OPTIMAL-
- 解非线性优化问题的混合加速遗传算法，给出了 HAGA 算法实施的详细步骤, 建立了HAGA 相应的收敛定理-SOLVING NONLINEAR OPTIMAL PROBLEMS BY HYBRID ACCELERATING GENETIC ALGORITHM
psoalgorithms
- 求解0-1二次规划的粒子群算法 先将离散的0-1变量约束转化成了不光滑方程的约束，再用磨光函数方法对其光滑化。最终，把原来的数学模型转化为可微的非线性规划问题。最后，粒子群优化算法求解-0-1 first discrete particle swarm algorithm for solving 0-1 quadratic programming variable constraint transformed into smooth equations and constraints, it
Research-on-Optimization
- 介绍了基于模型的位姿估计中所使用的一些优化方法。为了提高位姿估计的精度, 摄像机的标定参数必须足够精确, 这就对标定过程的非线性优化算法提出了很高的要求, 采用了一种新的优化目标函数, 用来最小化控制点间的三维重建误 差, 从而使标定参数是全局最优 在双像机位姿估计中, 引入了实时遗传算法进行全局搜索, 加快了算法的收敛速度。最后的 实验证明了这些方法的正确性并显示出这些方法在精度上比传统方法有了较大程度的提高- It int roduces s ome opt imizat ion
Pyevolve-Documentation
- 基因算法的实现，采用随机方法计算非线性系统的优化-Genetic algorithm, using a random method of nonlinear systems optimization
feixianxingnihe
- 在matlab软件中编程实现基于遗传算法优化BP神经网络非线性系统拟合算法-In the matlab software programming based on genetic algorithm to optimize the BP neural network nonlinear system fitting method
BBO-truss
- 为改进生物地理学优化(BBO)算法在工程结构优化设计中的性能，引入非线性物种迁移模型和“精英引导”等思想对BBO算法进行改进，并将算法应用于结构工程优化领域。以２ 个连续变量的经典桁架结构为例，进行结构在满足各项约束条件下质量最小的优化设计。数值算例表明，改进算法应用于工程结构优化设计时具有收敛速度快、稳定性好的特点，性能比BBO算法有较大提升，可以有效地应用于工程结构优化设计。-To improve biogeography optimization (BBO) algorithm in en
chapter3
- 遗传算法、粒子群算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-Genetic algorithm and particle swarm optimization for BP neural network nonlinear function fitting
pengnen_v73
- 遗传算法无功优化，完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Genetic algorithm based reactive power optimization, Complete class-based image processing, contains all of the source code, auto image, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equat