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EGO算法与Kriging代理模型的压缩包。

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简介：
该函数 Y 定义为 G(X,t) = -30 + x1²*x2 - 5*x1*t + (x2 + 1)*e^(t^2)。 变量 x1 服从正态分布 N(3.5, 0.3²)，变量 x2 也服从正态分布 N(3.5, 0.3²)，而变量 t 的范围限定在 [0, 0.5] 内。 该程序可供免费使用，但请注意，其输出结果不提供任何实际结果的保证。 更新日期为 2020.08。

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  • EGO算法的Kriging代理模型.zip
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    本资料包含EGO（Efficient Global Optimization）算法及其在构建Kriging代理模型中的应用。通过结合优化与建模技术，为复杂系统提供高效解决方案。适合研究与工程实践参考。 案例：Y = G(X,t) = -30 + x1^2*x2 - 5*x1*t + (x2 + 1)*e^(t^2) 其中，x1~N(3.5,0.3^2)，x2~N(3.5, 0.3^2)，t的取值范围为[0,0.5]。 本程序可以无偿使用，但不对实际结果做任何保证。编写日期：2020年8月。
     
  • 自适应Kriging代理模型及Kriging代码_KrigingModel
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    本文介绍了自适应Kriging代理建模方法及其应用，并提供了相关的Kriging源代码，帮助读者理解和实现该算法。 KrigingModelCode 是一个用于实现 Kriging 插值预测的工具，适用于自适应代理模型构建。
     
  • kriging模型与代理优化模型的发展进展
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    简介：本文综述了kriging模型及其在代理优化中的应用进展，探讨了该领域内的最新研究成果和方法改进。 kriging模型及代理优化模型的进展。
     
  • MEIGA_基于Kriging的代理模型优化_遗传算法_Kriging代理模型_Kriging优化
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    本研究提出了一种结合Kriging代理模型与遗传算法的优化方法（MEIGA），用于提高复杂系统建模效率和精度，特别适用于黑箱函数优化问题。 EGO算法的实现利用了遗传算法及kriging代理模型，并通过经典案例进行优化求解。
     
  • Kriging模型_Matlab_代理模型应用_Kriging代理模型_matlab_kriging_model
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    本资源深入探讨了Kriging模型在Matlab环境下的实现与优化，并展示了其作为代理模型应用于复杂系统仿真和预测中的强大功能。 提供完整的Kriging代理模型代码及说明书、使用手册。
     
  • yolov3模型压缩包
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    Yolov3模型压缩包包含了优化后的YOLOv3目标检测模型文件，旨在减少模型大小的同时保持高精度和快速推理能力。适合移动设备部署使用。 为了解决小目标检测中的低检出率和高虚警率问题,本段落提出了一种改进的YOLO V3方法，并将其应用于小目标检测中。由于小目标像素较少且特征不明显，我们对原网络输出的8倍降采样特征图进行了2倍上采样处理，并将该结果与第2个残差块输出的特征图进行拼接，从而建立了4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多关于小目标的信息，在Darknet53结构中的第二个残差块中增加了两个新的残差单元。 通过使用K-means聚类算法对候选框的数量和宽高比进行了分析处理后，我们用改进的YOLO V3方法与原始版本在VEDAI数据集上进行对比实验。结果显示，改进后的模型能够更有效地检测小目标，并且提高了召回率以及平均准确度均值。
     
  • AlexNet模型压缩包
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    AlexNet模型压缩包包含了一个经过优化和压缩的经典卷积神经网络——AlexNet，适用于资源受限的设备。 基于MATLAB进行操作时，请确保使用2018版本以上的软件，并在MATLAB内部安装AlexNet工具箱。可以通过在线搜索找到相关的教程来完成这一过程。
     
  • LZSS压缩与解压缩算法
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    LZSS是一种高效的文本压缩算法，通过查找先前出现过的字符串模式来减少数据大小。它以简单快速著称，在文件管理和网络传输中广泛应用。 LZSS（Lempel-Ziv-Storer-Szymanski）是一种广泛应用于文件压缩、网络传输等多个领域的数据压缩算法。该算法基于字典匹配的方法，在输入数据中查找重复模式以实现压缩效果。 **LZSS算法原理** LZSS的核心在于建立一个用于存储前缀和后缀匹配的字典，每个条目包含一段字符串及其在原始数据中的位置信息。在进行压缩时，通过扫描输入的数据来寻找与字典内项相匹配的部分，并将其编码为索引加长度的形式而非直接保存字符序列；解压过程则依据这些索引及长度从已解析的文本中复制相应内容以复原原始数据。 **C++实现** 使用C++语言进行LZSS算法的具体实施通常包含以下步骤： 1. 建立字典：设定一个固定大小的数据缓冲区作为字典。 2. 分析输入流：逐字符地处理输入，与字典中的条目作比较以确定最长匹配项。 3. 编码输出：将已找到的匹配信息（包括位置和长度）编码为新的数据格式并输出。 4. 更新字典内容：当前字符加入到字典中，并根据需要移除旧的数据以便维持固定的大小限制。 **Delphi实现** 在基于Pascal语言开发环境下的Delphi，LZSS算法的具体实施步骤与C++相似。主要区别在于将类结构转换为对象形式以及使用特定于该平台的字符串处理函数等细节差异上。 **移植代码至不同编程环境中的注意事项** - 类型和内存管理：例如在从C++迁移到Delphi时，需要调整有关指针、动态数组与记录类型或类之间的关系，并且要熟悉Delphi特有的内存分配机制。 - 字符串处理方式的转换：由于两种语言之间对于字符串操作方法的不同，因此必须对相关代码进行相应的修改。 - 调用函数风格的变化：在移植过程中可能需要调整原有C++中的某些特定语法以适应目标语言的要求。 总体而言，通过对比`Lzss.cpp`, `lzss.h` (为C++版本) 和 `lzss.pas`（Delphi版本）这两个不同编程环境下的实现文件可以更好地理解如何跨平台地应用同样的算法。
     
  • Gazebo模型库-Models压缩包
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    Gazebo模型库包含丰富的3D模型资源，用于机器人和虚拟环境仿真，其中Models压缩包提供了各种建筑物、地形及物件模型，便于用户快速搭建逼真的模拟场景。 对于需要使用Ubuntu仿真环境Gazebo的朋友来说，它是一款非常有用的工具。然而，在官网上下载的版本存在一些问题，比如模型库中的模型数量较少，并且每次打开都需要从网络上加载模型库，这会导致启动速度慢甚至出现黑屏现象。 为了解决这个问题，建议提前将完整的模型库下载下来并安装到本地系统中。可以找到一个名为models.tar.gz 的压缩包进行下载。解压后会得到一个包含所需模型的文件夹。接下来，请打开Ubuntu系统的home文件夹下的.gazebo目录，并将解压后的models文件直接移动或复制进去，如果有重复项出现，则选择替换。 完成上述操作之后，下次启动Gazebo时速度将会显著提升。
     
  • LZW压缩算法 LZW压缩算法 LZW压缩算法
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    LZW（Lempel-Ziv-Welch）是一种广泛使用的无损数据压缩算法，通过创建字符串字典来减少文件大小，常应用于图像、文本和各类数据传输中。 LZW（Lempel-Ziv-Welch）压缩是一种广泛应用于文本、图像及其他数字数据的高效无损压缩算法。该方法由Abraham Lempel、Jacob Ziv与Willis Welch于1977年提出，基于先前开发的LZ77和LZ78算法。 LZW的核心在于自适应编码表管理：它可以在处理过程中根据已出现的数据动态调整编码方式，从而提高压缩效率。其工作原理包括： 1. **初始化编码表**：开始时包含所有单字符及其对应的唯一数字代码（通常从1开始）。 2. **编码过程**：读取输入流中的连续字节序列形成模式串；如果该模式已存在于当前的编码表中，则发送对应代码，反之则添加新条目至表并仅传输现有前缀的代码。 3. **更新编码表**：随着新的字符组合被发现，不断扩充和优化编码表。当达到最大容量时可能需要重新初始化或采用其他策略管理旧数据。 4. **解码过程**：接收端依据相同的规则重建原始序列，通过接收到的代码查找并输出相应的模式串。 在LZW实现中，“`LZW.h`”文件通常定义了主函数和全局变量声明；“`decode.h`”负责解码逻辑；“hash.h”可能涉及到哈希表技术以加快编码表查询速度。“encode.h”包含具体压缩算法的细节，而“fileio.h”则处理输入输出操作。 LZW在GIF图像格式中被广泛应用。但由于专利问题，在其他场合如PNG等，则采用类似的无损算法替代（例如自适应霍夫曼编码）。对于含有大量重复模式的数据集，LZW可以实现显著压缩效果；但对于随机性较高的数据，其效率则会降低。 总之，LZW通过识别并有效处理输入中的重复序列来达成高效且灵活的无损压缩。在实际应用中需注意编码表维护、算法执行速度以及如何合理控制编码表大小等问题。