文章 2024-05-29 来自:开发者社区

m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障matlab仿真

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 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径,同时避开障碍物。 ...

m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障matlab仿真
文章 2023-09-12 来自:开发者社区

基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法matlab仿真

1.算法理论概述 目标形状检测是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在从视频序列中自动检测和识别特定目标的形状。本文介绍一种基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法。该算法结合了图像处理、特征提取和机器学习等技术,能够快速且准确地检测目标的形状,并在实时视频中实现高效运行。该算法的主要步骤如下: 第一步:视频帧读取和预处理 从输入的视频文件中逐帧读取图像,对每一帧图像进行预处理,包括.....

基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法matlab仿真
文章 2023-08-30 来自:开发者社区

【机械】基于偏微分方程工具箱 (TM)计算受压力载荷作用的结构板的挠度附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器      ...

【机械】基于偏微分方程工具箱 (TM)计算受压力载荷作用的结构板的挠度附matlab代码
文章 2023-08-23 来自:开发者社区

基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法matlab仿真

1.算法理论概述1.1、研究背景 随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加,交通拥堵和交通事故等交通问题日益突出,如何对城市交通进行有效管理和调控成为了城市交通管理的重要任务。车辆检测计数是交通管理中的一个重要问题,它可以用于交通状况的监测、交通流量的统计以及交通信号灯的控制等。因此,研究基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法对于城市交通管理具有重要的意义。 1.2、算法原理 车辆检测是车辆检测计.....

基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法matlab仿真
文章 2023-08-10 来自:开发者社区

基于Field_II_ver_3_24_windows_gcc工具箱的超声波二维成像与三维成像matlab仿真

1.算法理论概述 1超声波成像的基本原理 超声波成像是一种通过超声波对物体进行成像的技术。超声波成像的原理是利用超声波在不同组织之间传播速度不同的特点,探测物体内部的结构。超声波成像可以分为二维成像和三维成像两种。二维成像是将超声波探头沿一个方向扫描目标物体,得到一系列沿该方向的回波信号,通过信号处理和图像重建技术,得到物体在该方向上的二维图像。三维成像是通过多次二维成像,在不同方向上获得...

基于Field_II_ver_3_24_windows_gcc工具箱的超声波二维成像与三维成像matlab仿真
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

基于DIPUM工具箱对图书数字图像进行处理(Matlab代码实现)

💥1 概述数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20世纪20年代,目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初...

基于DIPUM工具箱对图书数字图像进行处理(Matlab代码实现)
文章 2023-06-05 来自:开发者社区

基于YALMIP工具箱和CPLEX实现分时电价风光电储能调度附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器      ...

基于YALMIP工具箱和CPLEX实现分时电价风光电储能调度附matlab代码
文章 2023-02-17 来自:开发者社区

SPOQ:平滑、稀疏的ℓp-over-ℓq比率正则化工具箱附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器      ...

SPOQ:平滑、稀疏的ℓp-over-ℓq比率正则化工具箱附matlab代码
文章 2022-08-18 来自:开发者社区

【回归预测】基于GPML工具箱的高斯过程回归附matlab代码

 1 内容介绍针对传统网络流量预测精度低难题,为了获得理想的网络流量预测结果,提出一种基于高斯过程回归(GPR)的网络流量预测模型.该模型首先计算延迟时间和嵌入维数,构建高斯过程回归的学习样本;然后采用高斯过程回归对网络流训练集进行学习,并采用入侵杂草优化对高斯过程回归的参数进行优化;最后采用经典的网络流量测试集对该模型性能进行实验测试.实验结果表明,高斯过程回归模型提高了网络流量的预测...

【回归预测】基于GPML工具箱的高斯过程回归附matlab代码

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