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源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...

基于YOLOv5架构开发的车道线识别系统，配备图形用户界面以提升交互体验。该系统通过优化的视觉检测算法实现对道路标线的实时定位与分析，界面设计注重操作逻辑的清晰性，支持用户便捷地执行模型推断任务。核心功能包括视频流处理、单帧图像分析及检测结果可视化，所有处理模块均经过结构化整合，确保运行流程的稳定性和可重复性。该系统适用于智能交通辅助研究，为车道保持与轨迹规划提供基础数据支持。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》 本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考，实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元，负责协调各外设模块的工作流程。 系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数，该传感器采用单总线通信协议，具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理：首先，数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示，该显示屏支持高对比度输出，能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值；其次，所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出，可供上位机软件进行记录与分析。 当监测参数超出预设安全范围时，系统会启动声学警示装置，该装置可发出不同频率的提示音，以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写，包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。 本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法，以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计和各功能模块的应用程序接口说明，为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种强大的信号处理工具，它通过将信号分解为不同频率的子带，从而在时域和频域上同时提供良好的局部化特性。与傅里叶变换只能提供全局频率信息不同，DWT利用称为“小波”的衰减振荡波形，能够有效分析非平稳信号，捕捉信号的瞬态特征。其核心思想是通过缩放（对应频率）和平移（对应时间）母小波来匹配信号，实现多分辨率分析。DWT在数据压缩、噪声滤除、特征提取等领域应用广泛，例如JPEG 2000图像压缩标准就采用了小波变换。MATLAB提供了完整的小波分析工具箱，使得DWT的实现变得简单高效。

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【创新首发】【IPOA-SVM时序预测】基于改进鹈鹕优化算法（IPOA）的支持向量机时序预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于改进鹈鹕优化算法（IPOA）优化支持向量机（SVM）的时序预测研究，重点在于通过改进的智能优化算法提升SVM在时间序列预测中的性能，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法属于机器学习与智能优化算法交叉领域，适用于风电、负荷、交通流等时序数据的预测任务，强调算法创新与工程实现相结合。; 适合人群：具备一定机器学习基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事时序预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电功率、电力负荷、交通流量等时间序列预测任务；②用于比较不同优化算法（如IPOA、WOA、GA等）对SVM参数寻优的效果；③为科研论文复现、算法改进和实际项目开发提供参考模板和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注IPOA算法的改进策略及其在SVM参数优化中的具体应用流程，同时可拓展至其他优化算法与预测模型的组合研究。