基于生灭过程的多斑块毒杂草入侵模型及空间模拟.docx
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基于入侵性杂草算法的摄像机标定过程优化摄像机标定是计算机视觉领域中的一个关键问题。标定的目的是确定摄像机的内部参数和外部参数,以便能够准确地将物理世界中的场景转换为图像。其中最核心的问题是确定摄像机的内部参数,包括相机的焦距、主点和畸变参数等。传统的摄像机标定方法包括使用校准物体、相机运动或纹理等方法提取特征点,然后构建相应的数学模型进行相机参数估计(如PINHOLE模型、Fish-Eye模型等)。然而这些传统方法需要特殊的设备、时间和纹理信息等前提条件,并且计算复杂度较高,且易受噪声和误差的干扰。为了解
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基于差分进化入侵杂草算法的股价预测模型摘要本文提出了一种基于差分进化入侵杂草算法的股价预测模型。该模型利用差分进化算法在较短时间内寻找到最优解,并结合入侵杂草算法与神经网络算法来预测股价。实验结果表明,本文提出的模型具有较高的预测精度和鲁棒性。关键词:差分进化算法;入侵杂草算法;股价预测;神经网络算法引言股票市场一直是关注的重点,而股票价格的预测一直是投资者和交易者关注的重点。随着计算机技术的发展和数据挖掘技术的应用,股价预测模型逐渐成为大众关注的焦点。基于神经网络算法的股价预测模型被广泛使用,但固定的神