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Matlab圖像處理（進(jìn)階版）
路徑規(guī)劃（Matlab）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與分類（Matlab）
優(yōu)化求解（Matlab）
語音處理（Matlab）
信號(hào)處理（Matlab）
車間調(diào)度（Matlab）

?一、二階一致性算法一領(lǐng)導(dǎo)多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)控制

1 二階一致性算法
二階一致性算法（Second-Order Consistency Algorithm）是一種用于分布式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性的算法。在分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)通常會(huì)被分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，而不同節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)副本可能會(huì)出現(xiàn)不一致的情況。為了保證系統(tǒng)的可靠性和正確性，需要采取一致性算法來保證分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一致性。

二階一致性算法主要解決的是多副本數(shù)據(jù)在分布式系統(tǒng)中的一致性問題。它采用了兩個(gè)階段的提交過程來確保數(shù)據(jù)的一致性。首先，在第一個(gè)階段，所有副本都會(huì)將數(shù)據(jù)寫入到本地，并將該操作標(biāo)記為已準(zhǔn)備提交。然后，在第二個(gè)階段，系統(tǒng)會(huì)協(xié)調(diào)所有副本將已準(zhǔn)備提交的操作進(jìn)行提交，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性。

二階一致性算法的核心思想是通過兩個(gè)階段的提交過程來確保分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一致性。這種算法可以保證在任何情況下，只要一個(gè)副本已經(jīng)準(zhǔn)備好提交，那么最終所有副本都會(huì)達(dá)到一致的狀態(tài)。這種算法相對(duì)于其他一致性算法來說，具有較高的效率和可擴(kuò)展性。

需要注意的是，二階一致性算法并不是解決所有分布式一致性問題的萬能算法。在某些特殊情況下，可能需要采用其他更高級(jí)的一致性算法來滿足具體的需求。

2 無領(lǐng)導(dǎo)多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)控制
無領(lǐng)導(dǎo)多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)控制是指在多架無人機(jī)之間實(shí)現(xiàn)協(xié)同工作的一種控制策略。在這種控制策略中，無人機(jī)之間沒有明確的領(lǐng)導(dǎo)者，而是通過相互協(xié)作和通信來達(dá)到協(xié)同編隊(duì)目標(biāo)。這種控制策略可以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)之間的分工合作、避障、路徑規(guī)劃等功能，以達(dá)到編隊(duì)飛行或其他協(xié)同任務(wù)的目的。

?二、部分源代碼

?三、運(yùn)行結(jié)果

?四、matlab版本及參考文獻(xiàn)

1 matlab版本
2014a

2 參考文獻(xiàn)
[1] 包子陽,余繼周,楊杉.智能優(yōu)化算法及其MATLAB實(shí)例（第2版）[M].電子工業(yè)出版社，2016.
[2]張巖,吳水根.MATLAB優(yōu)化算法源代碼[M].清華大學(xué)出版社，2017.
[3]Lamport, Leslie. “Time, clocks, and the ordering of events in a distributed system.” Communications of the ACM 21.7 (1978): 558-565.

[4]Gray, Jim, and Leslie Lamport. “Consensus on transaction commit.” ACM Transactions on Database Systems (TODS) 31.1 (2006): 133-160.

[5]Terry, Douglas B., et al. “Managing update conflicts in Bayou, a weakly connected replicated storage system.” ACM Transactions on Computer Systems (TOCS) 21.3 (2003): 233-277.

[6]Kotla, Ramakrishna, et al. “Zeno: Eventually consistent Byzantine fault tolerance.” Proceedings of the twenty-first ACM symposium on Operating systems principles. 2007.

[7]Ahamad, Mustaque, and Betty H. C. Cheng. “Consistency management in a replicated real-time database system.” ACM SIGOPS Operating Systems Review 25.5 (1991): 40-52.

3 備注
簡(jiǎn)介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)，僅供參考，若侵權(quán)，聯(lián)系刪除

?? 仿真咨詢
1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
1.1 PID優(yōu)化
1.2 VMD優(yōu)化
1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)
1.4 三維裝箱
1.5 微電網(wǎng)優(yōu)化
1.6 優(yōu)化布局
1.7 優(yōu)化參數(shù)
1.8 優(yōu)化成本
1.9 優(yōu)化充電
1.10 優(yōu)化調(diào)度
1.11 優(yōu)化電價(jià)
1.12 優(yōu)化發(fā)車
1.13 優(yōu)化分配
1.14 優(yōu)化覆蓋
1.15 優(yōu)化控制
1.16 優(yōu)化庫存
1.17 優(yōu)化路由
1.18 優(yōu)化設(shè)計(jì)
1.19 優(yōu)化位置
1.20 優(yōu)化吸波
1.21 優(yōu)化選址
1.22 優(yōu)化運(yùn)行
1.23 優(yōu)化指派
1.24 優(yōu)化組合
1.25 車間調(diào)度
1.26 生產(chǎn)調(diào)度
1.27 經(jīng)濟(jì)調(diào)度
1.28 裝配線調(diào)度
1.29 水庫調(diào)度
1.30 貨位優(yōu)化
1.31 公交排班優(yōu)化
1.32 集裝箱船配載優(yōu)化
1.33 水泵組合優(yōu)化
1.34 醫(yī)療資源分配優(yōu)化
1.35 可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測(cè)
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類
2.1.1 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.3 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.4 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.5 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.6 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.7 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.8 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.9 GRU門控循環(huán)單元分類
2.1.10 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.11 KNN分類
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類
2.1.13 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.14 MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.15 PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.16 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.17 RF隨機(jī)森林分類
2.1.18 SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類
2.1.19 SVM支持向量機(jī)分類
2.1.20 XGBOOST分類

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)
2.2.1 ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.2 ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.3 ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)
2.2.4 BF粒子濾波預(yù)測(cè)
2.2.5 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.6 BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.8 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.9 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.10 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.11 DKELM回歸預(yù)測(cè)
2.2.12 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.13 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.14 ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.15 FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.16 GMDN預(yù)測(cè)
2.2.17 GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)
2.2.18 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.19 GRU門控循環(huán)單元預(yù)測(cè)
2.2.20 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.21 LMS最小均方算法預(yù)測(cè)
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.23 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.24 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.25 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.26 RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)
2.2.27 RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.28 RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.29 SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.30 TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.31 XGBoost回歸預(yù)測(cè)
2.2.32 模糊預(yù)測(cè)
2.2.33 奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)

2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)
CPI指數(shù)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、SOC預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)預(yù)警預(yù)測(cè)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、車位預(yù)測(cè)、蟲情預(yù)測(cè)、帶鋼厚度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、腐蝕率預(yù)測(cè)、故障診斷預(yù)測(cè)、光伏功率預(yù)測(cè)、軌跡預(yù)測(cè)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)、匯率預(yù)測(cè)、混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)、加熱爐爐溫預(yù)測(cè)、價(jià)格預(yù)測(cè)、交通流預(yù)測(cè)、居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、糧食溫度預(yù)測(cè)、氣溫預(yù)測(cè)、清水值預(yù)測(cè)、失業(yè)率預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、運(yùn)輸量預(yù)測(cè)、制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)

3 圖像處理方面
3.1 圖像邊緣檢測(cè)
3.2 圖像處理
3.3 圖像分割
3.4 圖像分類
3.5 圖像跟蹤
3.6 圖像加密解密
3.7 圖像檢索
3.8 圖像配準(zhǔn)
3.9 圖像拼接
3.10 圖像評(píng)價(jià)
3.11 圖像去噪
3.12 圖像融合
3.13 圖像識(shí)別
3.13.1 表盤識(shí)別
3.13.2 車道線識(shí)別
3.13.3 車輛計(jì)數(shù)
3.13.4 車輛識(shí)別
3.13.5 車牌識(shí)別
3.13.6 車位識(shí)別
3.13.7 尺寸檢測(cè)
3.13.8 答題卡識(shí)別
3.13.9 電器識(shí)別
3.13.10 跌倒檢測(cè)
3.13.11 動(dòng)物識(shí)別
3.13.12 二維碼識(shí)別
3.13.13 發(fā)票識(shí)別
3.13.14 服裝識(shí)別
3.13.15 漢字識(shí)別
3.13.16 紅綠燈識(shí)別
3.13.17 虹膜識(shí)別
3.13.18 火災(zāi)檢測(cè)
3.13.19 疾病分類
3.13.20 交通標(biāo)志識(shí)別
3.13.21 卡號(hào)識(shí)別
3.13.22 口罩識(shí)別
3.13.23 裂縫識(shí)別
3.13.24 目標(biāo)跟蹤
3.13.25 疲勞檢測(cè)
3.13.26 旗幟識(shí)別
3.13.27 青草識(shí)別
3.13.28 人臉識(shí)別
3.13.29 人民幣識(shí)別
3.13.30 身份證識(shí)別
3.13.31 手勢(shì)識(shí)別
3.13.32 數(shù)字字母識(shí)別
3.13.33 手掌識(shí)別
3.13.34 樹葉識(shí)別
3.13.35 水果識(shí)別
3.13.36 條形碼識(shí)別
3.13.37 溫度檢測(cè)
3.13.38 瑕疵檢測(cè)
3.13.39 芯片檢測(cè)
3.13.40 行為識(shí)別
3.13.41 驗(yàn)證碼識(shí)別
3.13.42 藥材識(shí)別
3.13.43 硬幣識(shí)別
3.13.44 郵政編碼識(shí)別
3.13.45 紙牌識(shí)別
3.13.46 指紋識(shí)別

3.14 圖像修復(fù)
3.15 圖像壓縮
3.16 圖像隱寫
3.17 圖像增強(qiáng)
3.18 圖像重建

4 路徑規(guī)劃方面
4.1 旅行商問題（TSP）
4.1.1 單旅行商問題（TSP）
4.1.2 多旅行商問題（MTSP）
4.2 車輛路徑問題（VRP）
4.2.1 車輛路徑問題（VRP）
4.2.2 帶容量的車輛路徑問題（CVRP）
4.2.3 帶容量+時(shí)間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）
4.2.4 帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）
4.2.5 帶距離的車輛路徑問題（DVRP）
4.2.6 帶充電站+時(shí)間窗車輛路徑問題（ETWVRP）
4.2.3 帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）
4.2.4 帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）
4.2.5 同時(shí)取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）
4.2.6 帶時(shí)間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）
4.2.6 帶時(shí)間窗的車輛路徑問題（TWVRP）
4.3 多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題

4.4 機(jī)器人路徑規(guī)劃
4.4.1 避障路徑規(guī)劃
4.4.2 迷宮路徑規(guī)劃
4.4.3 柵格地圖路徑規(guī)劃

4.5 配送路徑規(guī)劃
4.5.1 冷鏈配送路徑規(guī)劃
4.5.2 外賣配送路徑規(guī)劃
4.5.3 口罩配送路徑規(guī)劃
4.5.4 藥品配送路徑規(guī)劃
4.5.5 含充電站配送路徑規(guī)劃
4.5.6 連鎖超市配送路徑規(guī)劃
4.5.7 車輛協(xié)同無人機(jī)配送路徑規(guī)劃

4.6 無人機(jī)路徑規(guī)劃
4.6.1 飛行器仿真
4.6.2 無人機(jī)飛行作業(yè)
4.6.3 無人機(jī)軌跡跟蹤
4.6.4 無人機(jī)集群仿真
4.6.5 無人機(jī)三維路徑規(guī)劃
4.6.6 無人機(jī)編隊(duì)
4.6.7 無人機(jī)協(xié)同任務(wù)
4.6.8 無人機(jī)任務(wù)分配

5 語音處理
5.1 語音情感識(shí)別
5.2 聲源定位
5.3 特征提取
5.4 語音編碼
5.5 語音處理
5.6 語音分離
5.7 語音分析
5.8 語音合成
5.9 語音加密
5.10 語音去噪
5.11 語音識(shí)別
5.12 語音壓縮
5.13 語音隱藏

6 元胞自動(dòng)機(jī)方面
6.1 元胞自動(dòng)機(jī)病毒仿真
6.2 元胞自動(dòng)機(jī)城市規(guī)劃
6.3 元胞自動(dòng)機(jī)交通流
6.4 元胞自動(dòng)機(jī)氣體
6.5 元胞自動(dòng)機(jī)人員疏散
6.6 元胞自動(dòng)機(jī)森林火災(zāi)
6.7 元胞自動(dòng)機(jī)生命游戲

7 信號(hào)處理方面
7.1 故障信號(hào)診斷分析
7.1.1 齒輪損傷識(shí)別
7.1.2 異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷
7.1.3 滾動(dòng)體內(nèi)外圈故障診斷分析
7.1.4 電機(jī)故障診斷分析
7.1.5 軸承故障診斷分析
7.1.6 齒輪箱故障診斷分析
7.1.7 三相逆變器故障診斷分析
7.1.8 柴油機(jī)故障診斷

7.2 雷達(dá)通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干擾
7.2.3 雷達(dá)LFM
7.2.4 雷達(dá)MIMO
7.2.5 雷達(dá)測(cè)角
7.2.6 雷達(dá)成像
7.2.7 雷達(dá)定位
7.2.8 雷達(dá)回波
7.2.9 雷達(dá)檢測(cè)
7.2.10 雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理
7.2.11 雷達(dá)通信
7.2.12 雷達(dá)相控陣
7.2.13 雷達(dá)信號(hào)分析
7.2.14 雷達(dá)預(yù)警
7.2.15 雷達(dá)脈沖壓縮
7.2.16 天線方向圖
7.2.17 雷達(dá)雜波仿真

7.3 生物電信號(hào)
7.3.1 肌電信號(hào)EMG
7.3.2 腦電信號(hào)EEG
7.3.3 心電信號(hào)ECG
7.3.4 心臟仿真

7.4 通信系統(tǒng)
7.4.1 DOA估計(jì)
7.4.2 LEACH協(xié)議
7.4.3 編碼譯碼
7.4.4 變分模態(tài)分解
7.4.5 超寬帶仿真
7.4.6 多徑衰落仿真
7.4.7 蜂窩網(wǎng)絡(luò)
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
7.4.10 濾波器設(shè)計(jì)
7.4.11 模擬信號(hào)傳輸
7.4.12 模擬信號(hào)調(diào)制
7.4.13 數(shù)字基帶信號(hào)
7.4.14 數(shù)字信道
7.4.15 數(shù)字信號(hào)處理
7.4.16 數(shù)字信號(hào)傳輸
7.4.17 數(shù)字信號(hào)去噪
7.4.18 水聲通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 無線傳輸
7.4.21 誤碼率仿真
7.4.22 現(xiàn)代通信
7.4.23 信道估計(jì)
7.4.24 信號(hào)檢測(cè)
7.4.25 信號(hào)融合
7.4.26 信號(hào)識(shí)別
7.4.27 壓縮感知
7.4.28 噪聲仿真
7.4.29 噪聲干擾

7.5 無人機(jī)通信

7.6 無線傳感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度預(yù)估
7.6.3 濾波跟蹤
7.6.4 目標(biāo)定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法優(yōu)化定位
7.6.5 組合導(dǎo)航

8 電力系統(tǒng)方面
微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-858771.html

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