ooa专题

【无人机三维路径规划】基于鱼鹰算法OOA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

% 初始化遗传算法参数 population_size = 50; % 种群大小 max_generations = 100; % 最大迭代次数 mutation_rate = 0.1; % 突变率 % 定义目标函数（适应度函数） fitness_function = @(x) calculate_fitness(x); % 定义路径规划问题的约束函数 constraint_function

$OOA\OOP\OOD$

OOA\OOP\OOD

OOA 　　Object-Oriented Analysis：面向对象分析方法　　是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。

【BP时序预测】基于鱼鹰算法OOA优化BP神经网络实现温度数据预测算法研究附matlab代码

以下是一个大致的步骤和MATLAB代码框架：数据准备：准备用于训练和测试的温度数据集。初始化BP神经网络：定义神经网络的结构（如隐藏层的数量和每层的神经元数量）。定义适应度函数：这是优化算法的目标函数，它应该根据神经网络的预测性能（如均方误差MSE）来评估神经网络的权重和偏置。鱼鹰算法（OOA）：初始化：随机生成一组神经网络权重和偏置作为鱼鹰的初始位置。评估：使用适应度函数评估每个鱼

8.基于鱼鹰优化算法(OOA)优化VMD参数(OOA-VMD)

代码原理鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA）是一种基于仿生学原理的启发式优化算法，它模拟了鱼鹰觅食的行为，通过调整搜索空间中的个体位置来优化目标函数。鱼鹰优化算法可参考：鱼鹰优化算法(Osprey optimization algorithm,OOA)在优化VMD参数分解层数K和二次惩罚系数时，可以采用以下步骤： 1. **初始

时序预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测目录时序预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据)； 2.数据集为excel，单列时间序列数据集，运

知识管理树加载出来 kynamic.kynamicTreeOption.loadKynamicTree(); oOA中的jsTree

/** * 当加载kynamic.jsp完毕时，应该把知识管理树加载出来 */ var kynamic = { data: { /** * 最常用的右键菜单保持默认值 */ rMenu: { addFolder: true, addFile: true, updateNode: true, del

回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测目录回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Ma

CEC2017（Python）：五种算法（HHO、RFO、OOA、PSO、GWO）求解CEC2017

一、5种算法简介 1、哈里斯鹰优化算法HHO 2、红狐优化算法RFO 3、鱼鹰优化算法OOA 4、粒子群优化算法PSO 5、灰狼优化算法GWO 二、CEC2017简介参考文献： [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem definitio

2023年算法OOA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

OOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言。鱼鹰优化算法（Osprey optimization algorithm，OOA）由Mohammad Dehghani 和 Pavel Trojovský于2023年提出，其模拟鱼鹰的捕食行为。鱼鹰是鹰形目、鹗科、鹗属的仅有的一种中型猛禽。雌雄相似。体长51-64

回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述 1.Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 2

软工视频——面向对象技术（OOA、OOD、OOP、OOT）

面向对象的技术是当前计算机界所关心的重点，，面向对象的概念和应用已经扩展到很宽的范围，如面向对象的数据库系统、面向对象的系统分析与设计、CAD 技术、人工智能以及其他广泛的应用范围。目录什么是面向对象？什么是对象？对象具有哪些特点？什么是消息？什么是类？方法是什么？面向对象的基本特征对象模型化技术OMT 面向对象的软件工程方法什么是面向对象？

软件工程之面向对象（OOA，OOD，OOP，OOT）

前面几篇博客分享的是传统的软件工程生命周期的几个阶段，这篇博客分享一下在传统软件工程的基础上发展而来的面向对象的软件工程，面向对象的软件工程与传统的软件工程生命周期阶段大体相同，也分为分析，设计，编码，测试阶段，不同的是面向对象所分析，设计，编码，测试的内容是对象，而非模块。面向对象的概念： OOA(面向对象分析)

CEC2017（Python）：七种算法（RFO、DBO、HHO、SSA、DE、GWO、OOA）求解CEC2017

一、7种算法简介 1、红狐优化算法RFO 2、蜣螂优化算法DBO 3、哈里斯鹰优化算法HHO 4、麻雀搜索算法SSA 5、差分进化算法DE 6、灰狼优化算法GWO 7、鱼鹰优化算法OOA 二、CEC2017简介参考文献： [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N.

CEC2017（Python）：五种算法（DE、RFO、OOA、PSO、GWO）求解CEC2017

一、5种算法简介 1、差分进化算法DE 2、红狐优化算法RFO 3、鱼鹰优化算法OOA 4、粒子群优化算法PSO 5、灰狼优化算法GWO 二、CEC2017简介参考文献： [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem definitions

CEC2017（Python）：五种算法（SSA、RFO、OOA、PSO、GWO）求解CEC2017

一、5种算法简介 1、麻雀搜索算法SSA 2、红狐优化算法RFO 3、鱼鹰优化算法OOA 4、粒子群优化算法PSO 5、灰狼优化算法GWO 二、CEC2017简介参考文献： [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem definitions

CEC2013（python）：五种算法（PSO、CSO、OOA、DBO、GA）求解CEC2013（python代码）

一、五种算法简介 1、粒子群优化算法PSO 2、鸡群优化算法CSO 3、鱼鹰优化算法OOA 4、蜣螂优化算法DBO 5、遗传算法GA 二、5种算法求解CEC2013 （1）CEC2013简介参考文献： [1] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N , et al. Problem Definitions and Evaluation Cr

CEC2013（python）：五种算法（ABC、PSO、CSO、OOA、DBO）求解CEC2013（python代码）

一、五种算法简介 1、人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC） 2、粒子群优化算法PSO 3、鸡群优化算法CSO 4、鱼鹰优化算法OOA 5、蜣螂优化算法DBO 二、5种算法求解CEC2013 （1）CEC2013简介参考文献： [1] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N , et al

python：五种算法（GA、OOA、DBO、SSA、PSO）求解23个测试函数（python代码）

一、五种算法简介 1、遗传算法GA 2、鱼鹰优化算法OOA 3、蜣螂优化算法DBO 4、麻雀搜索算法SSA 5、粒子群优化算法PSO 二、5种算法求解23个函数（1）23个函数简介参考文献： [1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on

谈谈对OOA、OOD、OOP理解

1 前言按照开发阶段排序，有如下排序： OOA阶段：面向对象分析，此阶段领域建模，需求分析。OOD阶段：面向对象设计，此阶段输出系统概要设计、系统详细设计。OOP阶段：面向对象编程，此阶段用面向对象语言，实现OOD的设计，输出可用系统。 2 OOA OOA ：Object-Oriented Analysis，运用面向对象方法进行软件系统得分析，侧重

分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测

分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测目录分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述 1.Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测（完整源码和数据) 2.优化参数为：学习率，批量处

[架构之路-250]：目标系统 - 设计方法 - 软件工程 - 需求工程 - 需求开发：如何用图形表达需求，面向对象需求分析OOA与UML视图

目录一、面向对象需求分析 1.1 面向对象的基本概念 1.2 什么是面向对象的需求分析 2.3 什么是UML图 2.4 UML视图 2.4 UML图与UML视图的关系 2.5 UML图与面向对象需求分析的关系二、需求分析相关的UML图形与视图：1+4视图 2.1 用例模型与用例图：用户与系统的交互，功能性需求 2.2 类图与对象图 2.3 顺序图：对象之间的行为交互 2

Python：鱼鹰优化算法（Osprey optimization algorithm，OOA）求解23组基本测试函数

一、鱼鹰优化算法简介鱼鹰优化算法（Osprey optimization algorithm，OOA）由Mohammad Dehghani 和 Pavel Trojovský于2023年提出，其模拟鱼鹰的捕食行为。鱼鹰是鹰形目、鹗科、鹗属的仅有的一种中型猛禽。雌雄相似。体长51-64厘米，体重1000-1750克。头部白色，头顶具有黑褐色的纵纹，枕部的羽毛稍微呈披针形延长，形成一个短的羽

教学管理系统 - OOA - 分析类图

分析类图图形文档：文字说明：类图综述目的：围绕选课管理子系统分析类图结构：界面-控制-实体功能：提供课程查询、选课、生成选课表、生成开课汇总表功能。组织：大体上以选课表为中心。类描述用户整体说明：抽象出来的用户类，用于保存查询数据属性说明：-姓名-编号-密码操作说明：+更新密码+登录关系说明：有子类学生和课程管理员定义对象：无学生整体说明：用于参加课程属性说明：无操作说明：