文章将遗传算法和蚁群算法融合为一体，在此基础上，分另13对遗传算法和蚁群算法中的遗传算法中的交叉长度发生变化、种群更新、蚁群算法信息素保留率和信息素自动更新进行了改进。同时给出一种信息素更新模型，最后通过对TSP的51个城市的仿真计算，表明将遗传算法和蚁群算法融合为一体效果较好。

销量预测一直是一个热点研究的课题，对于各个企业有着重要的意义.近年来，随着深度学习的崛起，用于销量预测的模型越来越多，而单一模型的预测性能往往不够理想，所以出现了越来越多的组合模型.本文利用Stacking策略将XGBoost、支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）、GRU神经网络作为基础模型，然后将LightGBM作为最终的预测模型，并且融合了新的特征.集中了几种模型的优势，大大提高了模型的预测性能，更加接近真实的销量数据，为回归预测提供一种新的预测方法.

使用遗传算法优化人工势场参数，相比单一的人工市场和遗传算法具有更好的性能。

人工鱼群算法由于其全局搜索能力较强，在参数估计、神经网络、组合优化中得到广泛应用。随着对于基本人工鱼群算法的进一步深入研究，鱼群算法仍有问题需要改进，因此，近些年来，对于人工鱼群算法的改进研究十分活跃。对人工鱼群算法改进方法进行了论述，从自身改进和与其他算法融合两个大方向进行评述，为后续改进型人工鱼群算法的研究提供了理论基础。

飞控串级加权系统PID算法，算法主要分为内环加权系数控制、外环加权系数控制，外环的输出作为内核的输入，内环的输出作为电机融合的输入、电机的融合算法输出pwm波驱动电调，从而控制电机的转速，加权系数的引入增加了系统的快速恢复性，减少调整系数，本文件禁止上传与其他网站赚取积分，违者必究；

该文基于超声波传感器和蓝牙技术设计了一种双模式智能避障小车。该小车采用STM32F407作为系统控制器,以自动模式和手动模式控制小车进行避障。当处于自动模式时,小车根据5路US-100超声波传感器获取路障信息,进行算法融合之后,做出避障决策,从而实现自主避障;当处于手动模式时,小车根据上位机APP人工控制进行避障,从而达到避障功能。实验表明,智能小车功能符合要求,系统运行具有较好的稳定性和实用性。该技术可应用于无人驾驶、遥控汽车玩具、智能轮椅、扫地机器人等领域。

移动机器人路径规划一直是移动机器人领域里的重要技术问题。A*算法在最优路径搜索上有着比较成功的运用，但在栅格环境下的A*算法也存在着折线多、转折角度大等问题。在考虑移动机器人的实际工作环境及相关运动参数后，这些问题都将大大地影响移动机器人的工作效率。在对以上问题进行分析后提出了一种基于Bezier曲线与A*算法融合的方法来实现移动机器人的路径规划，再通过MATLAB、VREP仿真工具来实现Bezier_A*融合算法与平滑A*算法及A*算法的对比。通过Bezier_A*融合算法使得机器人在工作中的寻优能力、路径规划效率都得到较大的提高。

对室内的行人定位跟踪算法进行研究：包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法 等。比较好的算法

PCA算法融合多光谱图像和全色图像，附全色影像和多光谱影像，调试通过，每一行都有详细注释