2022阶段性工作总结.8.1_阶段性工作总结8篇.docx
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1、2022阶段性工作总结.8.1_阶段性工作总结8篇 阶段性工作总结.8.1由我整理,希望给你工作、学习、生活带来便利,猜你可能喜爱“阶段性工作总结8篇”。 本周工作总结 本周主要是在进行数学建模集训,也利用集训业余时间看了一些文献。主要的收获和成果主要是在建模培训的过程中,下面详细来汇报一下建模中的成果以及对看的一些论文的总结。 1、数学建模中的成果: 这一周出现两个数学模型问题的求解,一个是心脏病患病者的诊断问题,一个是自动化机床管理问题。前者是一个要对许多组数据进行分析,提取主成分的问题,后者是要从数据中分别出概率分布函数再求取最优解的问题。 在这两个问题的建模求解过程中有以下收获: 学会
2、了对SPSS软件的运用,能用SPSS软件对一些数据进行统计分析。SPSS软件是一款集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体的数据处理软件。它的统计功能包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回来分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验等。对问题一的求解是一个很好的工具性软件。 在对问题一的主成分分析时,系统的学习了提取主成份的PCA算法,并对算法进行了matlab编程(程序见附件1,对于PCA主成份的matlab编程是由学生跟阮凯学长共同完成)。也了解到提取主成份的PCA算法在模式识别中用到许多,这个问题也是一个模式识别的问题。 对于概率问题,学会怎么来建立概率模
3、型来对问题进行求 解,怎样对给出的数据进行概率分析。并最终用matlab编程求出问题的解。 查找资料对BP神经网络的算法进行了一下了解。 看了一下遗传算法的内容。 2、业余看论文的总结: 对蚁群算法的详细内容进行了深化的学习,为进一步matlab编程实现打算理论基础,同时找了一些关于蚁群算法编程的书看了。 对老师给的关于视觉跟踪的论文进行了系统阅读。了解到了视觉跟踪算法中的mean shift算法和粒子滤波算法;前者是基于目标模式搜寻匹配的跟踪算法,后者是基于目标状态估计、滤波的跟踪算法。也对其他几篇基于上述两种算法的改进算法的文章进行了阅读:一个是meanshift算法+Kalman滤波进行
4、改进的移动视觉跟踪算法,这种改进的算法的主要优点有两个,一是消退光照条件的影响,二是消退遮挡时发生偏差和丢失问题。一个是粒子滤波算法+EKF预料判别进行改进的遮挡状况下的视觉跟踪算法,这种算法的最大优点是可以很好的解决遮挡状况下的视觉跟踪简单丢失问题。 对粒子滤波算法理论进行了具体研读。它是一种基于贝叶斯概率滤波算法的一种改进的算法。 以上是对本阶段所学的东西的一个大致的总结,希望老师提出珍贵的建议,学生感谢不尽。 孙吉元 2022.8.1 附录1: %main.m主程序,先输入数据,接着调用前面的程序,得到结果并输出 x=xlsread(datax);%从不表格中读入数据 v1=bzh(x)
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