1 简介 近年来，已有越来越多的建模方法被相关学者提出用来解决分类识别、风险预测、效能评估等问题，这些建模方法包括：时间序列分析、灰色理论、神经网络等。但是时间序列分析，方法复杂且预测精度较低；灰色理论需要规律性的数据；神经网络方法易出现过拟合以及易陷入局部极值等问题。支持向量机（（Support Vector Machine，SVM）是一种基于结构风险最小化且有着强大的泛化能力的建模方法。它可

智能优化算法应用：基于花授粉算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用：基于花授粉算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.花授粉算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要：本文主要介绍如何用花授粉算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无

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基于花授粉算法的无人机航迹规划 文章目录 基于花授粉算法的无人机航迹规划1.花授粉搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2 航迹规划 5.参考文献6.Matlab代码 摘要：本文主要介绍利用花授粉算法来优化无人机航迹规划。 1.花授粉搜索算法 花授粉算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903