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vmd分解matlab实现，变分模态分解，信号分解，可应用于各种信号的分解，以及入门学习的辅助材料，这是vmd方法提出者的原版代码

粒子群算法优化变分模态分解参数K、Alpha

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优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义。在分析传感器节点有向感知模型的基础上，提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法。该算法针对随机部署有向传感器网络，以网络区域覆盖率为优化目标，采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法，通过调整传感器节点的主感方向，减少网络感知重叠区和感知盲区，实现覆盖增强。仿真实验表明，该算法简单、高效，优于传统的覆盖增强算法。

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人工智能 第十二章 群智能 人工智能-第12章-群智能全文共73页，当前为第1页。 12.1 群智能概述 12.2 蚁群算法 12.3 粒子群优化算法 12.4 其他群智能优化算法 人工智能-第12章-群智能全文共73页，当前为第2页。 群智能（Swarm Intelligence，SI）优化算法通过模拟自然界中的昆虫、鸟群、鱼群等"社会性"生物群体的行为特征，利用群体性生物能够不断学习自身经验与其他个体经验的特性，在寻优过程中不断获取和积累寻优空间的知识，自适应地进行搜索寻优，从而得到最优解或准有解。群智能优化算法作为一种新兴的演化计算技术，具有较强的自学习性、自适应性、自组织性等智能特征，算法结构简单、收敛速度快、全局收敛性好，在旅行商问题、图着色问题、车间调度问题、数据聚类问题等领域得到广泛的应用，与进化算法和人工神经网络并称为人工智能领域的三驾马车。 12.1 群智能概述 人工智能-第12章-群智能全文共73页，当前为第3页。 自然界中的群体生物，具有惊人的完成复杂行为的能力，群智能优化算法则是国内外研究学者受到群体生物的社会行为启发而提出。其中提出时间最早、应用最为广泛的群智