MATLAB_Fatigue_Driver_Detection_System_Based_on_Eye_Tracking

本程序基于EKF（扩展卡尔曼滤波器）实现了雷达与红外数据的融合，采用状态向量融合和量测融合两种方法对多目标进行跟踪。通过结合雷达和红外传感器的观测数据，能够有效提高目标跟踪的准确性和可靠性。 状态向量融合方法通过将雷达与红外数据的状态信息结合，进行统一估计，优化目标位置与速度的估算。 量测融合方法则通过将雷达和红外传感器的测量数据进行融合，利用滤波器更新目标的状态，从而提高目标检测与跟踪的精度。 该MATLAB程序能够处理动态目标的跟踪任务，特别适用于复杂环境中的多目标检测与跟踪。 程序涉及的数据处理流程包括：数据预处理、滤波器初始化、状态更新、卡尔曼增益计算等关键步骤。 该程序不仅适用于雷达和红外系统的融合应用，也为基于传感器融合的目标跟踪算法提供了一个有效的实现框架。

《基于Hadoop的商品推荐系统详解》在大数据时代，如何有效地利用海量用户行为数据，为用户提供个性化推荐，已经成为电商行业的重要课题。将深入探讨一个基于Hadoop的商品推荐算法，该算法利用MapReduce进行分布式计算，实现高效的数据处理，为用户推荐最符合其兴趣的商品。 Hadoop核心组件 我们要理解Hadoop的核心组件MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。在商品推荐系统中，Map阶段主要负责数据的拆分和映射，将原始的用户购买记录转化为键值对；Reduce阶段则负责聚合这些键值对，对数据进行整合和计算。在这个过程中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，负责任务调度和集群资源分配，确保整个计算过程在分布式环境下高效运行。 推荐算法流程 信息采集：收集用户的购买历史、浏览行为、评价等多维度数据。这些信息存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，提供高可靠性和可扩展性的数据存储。 构建用户购买向量：在Map阶段，通过解析用户购买记录，形成用户-商品的购买矩阵，每个用户对应一列，每个商品对应一行，矩阵中的元素表示用户购买商品的次数或权重。 生成商品推荐矩阵：基于用户的购买行为，计算每件商品与其他商品的相关性，形成商品推荐矩阵。常用策略包括协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐策略。 矩阵运算：将用户购买向量与商品推荐矩阵相乘，得到每个用户的推荐结果。此过程可能需进行矩阵稀疏化处理，减少计算复杂度和存储需求。 去重处理：通过去重算法确保推荐的唯一性，例如使用哈希表或排序去重。 数据提交到数据库：将推荐结果导入数据库，如HBase或MySQL，便于实时查询和展示。 性能优化 在实际应用中，还需注意关键问题，例如数据倾斜、性能优化以及推荐结果的多样性和新颖性平衡。通过分区策略可以解决数据倾斜问题，通过优化Shuffle阶段提升计算效率，并引入时间衰减机制增加推荐的新颖性。 总结 基于Hadoop的商品推荐系统通过MapReduce进行分布式计算，有效提升了推荐系统在大数据环境下的处理能力。

Start the project with LOGIN.m. The system is based on MySQL as the backend, allowing users to add, delete, and search for members. Member details, including photo uploads, are supported. For book issues/returns, if the return date exceeds 15 days, a fine is applied. Users can also add or delete books, with options for searching books under various conditions. The library allows a maximum of 3 books per user at any given time. The software is password-protected, with the default password set as 'tilak' (without quotes). Before running, ensure to copy all commands from mysql.txt in the zip file into your MySQL terminal. Also, ensure that port 3306 is open.

基于系统均衡理论的浮动式停车计费模型 摘要与背景 探讨了一种基于系统均衡理论的浮动式停车计费模型。随着城市化进程的加快，停车难问题日益突出，如何合理配置有限的停车资源成为城市管理中的一个重要课题。现有的固定停车费率往往无法有效调节车辆在不同时间和地点的分布，导致部分区域停车资源过度拥挤而其他区域则资源闲置。因此，研究一种能够根据实时需求变化调整的停车计费策略至关重要。 停车选择行为模型 首先基于效用理论和非集计模型建立了一个停车选择行为模型。该模型考虑了停车费用、距离目的地远近、停车便利性等因素对驾驶员停车决策的影响。通过数学建模确定了停车费率等变量与选择概率之间的函数关系，从而量化了这些因素对停车选择行为的具体影响程度。 浮动式停车计费模型 在此基础上，构建了一个以出行者总停车选择效用最大化为目标的浮动式停车计费模型。该模型的核心在于通过动态调整停车费率来实现路网流量分配的均衡和停车场利用率的均衡。具体而言，模型将停车场利用率均衡与道路饱和度均衡作为约束条件，并采用序列二次规划方法进行求解。 实证分析 为了验证所提出的浮动式停车计费模型的有效性和可行性，研究人员通过算例进行了实证分析。结果显示，在采用浮动式停车费率的情况下，路网的流量分配更加均衡，停车场的利用率也得到了显著提高。相比于传统的固定费率策略，这种动态计费方式可以提升138%的停车社会效益。此外，研究还发现，浮动式停车费率对于停车系统的调控作用优于对道路系统的调控。 关键技术点解析 效用理论与非集计模型：效用理论用于衡量人们对某种商品或服务的偏好程度。在中，效用理论被用来评估驾驶员对于不同停车场的选择偏好。 系统均衡理论：在一个复杂的系统中寻找一种状态，使得系统内的各个组成部分都处于一个稳定的状态。 序列二次规划方法：主要用于解决具有连续变量的非线性优化问题。 交通均衡：在交通网络中寻求一种状态，使得所有出行者的效用最大化。

基于观察者的参考跟踪反馈控制器，构建于标准乐高Mindstorms EV3 Gyroboy赛格威机器人。该系统从Xbox One游戏手柄或键盘获取输入。项目由Gareth Willetts和Jakub Kryczka合作开发。主要的Simulink文件已保存为MATLAB 2019a，并导出为2018a和2017a格式。首先，请参考GitHub存储库中的setup_guide.m文件。项目详细信息可在：“LEGO MINDSTORMS EV3的LQG控制器Gyroboy赛格威机器人。”中找到。作者：Timothy H. Hughes、Gareth H. Willetts和Jakub A. Kryczka，提交给2020年国际自动控制联合会世界大会。内容包括KeyboardControl.slx：用于向Gyro...

PowerBuilder-Based Student Grade Management System Design and Implementation I. System Overview With the advancement of information technology, the digitization of the education sector has gained increasing attention. The Student Grade Management System is a typical MIS (Management Information System) aimed at efficiently managing student grades using computer technology. This paper presents the development process of a PowerBuilder-based student grade management system. The system uses PowerBuilder 9.0 as the frontend development tool and Microsoft SQL Server 2000 as the backend database, enabling efficient management of student, course, teacher, and grade data. II. System Functionality Requirements The development of the Student Grade Management System must meet the following functional requirements:1. Database setup and maintenance: Establish a database with high consistency, integrity, and security to ensure accurate data.2. Frontend application development: Provide a feature-rich, user-friendly interface that allows users to easily perform various operations. III. System Architecture and Design The key functional modules in system design are as follows:1. User Login Module: Supports different user levels—students, teachers, and administrators. Students and teachers can query grades, while administrators have more comprehensive access, such as database maintenance.2. System Maintenance Module: Provides system initialization features to recover the system in case of issues.3. Basic Information Maintenance Module: Allows administrators to manage basic data such as classes, students, and courses.4. Database Management Module: Supports database backup and restoration.5. Grade Management Module: Designed for administrators to enter, delete, and modify grades.6. Student Grade Query Module: Supports personal, class, and departmental grade queries.7. Teacher Grade Query Module: Includes functions for single-subject and parallel class grade analysis.8. Report and Statistics Module: Provides functionality for generating and printing grade reports, as well as displaying statistical charts. IV. Database Design During the database design phase, the main entities and their relationships are clearly defined:1. Entity Design: The system involves entities such as students, teachers, courses, classes, departments, and users.2. Entity Relationships: The system defines many-to-many relationships between students and grades, teachers and grades, as well as one-to-many relationships between students and classes, and classes and departments. V. System Implementation PowerBuilder 9.0: PowerBuilder is used as the frontend development tool, providing powerful GUI design capabilities and rich features for building the user interface.

该假新闻检测系统被分为多个阶段，以实现新闻真伪的高效分类。系统流程包括数据收集、数据预处理、特征提取、特征选择和机器学习模型的实现等步骤。通过将各个环节隔离并运用数据挖掘技术，系统可准确预测新闻的真实性，并计算出新闻属于预测标签的概率。 在模型实施过程中，使用了SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林等多种机器学习模型，并基于准确性、f1得分、精度和召回率等指标对模型的性能进行了比较。系统采用f1得分作为主要决策指标，以实现精度与召回率间的平衡。在各模型的训练和调整后，通过投票分类器将这些模型整合为集成分类器，实现标签的预测和分类概率的输出，并采用软投票方法做出最终预测。 系统步骤：1. 数据收集：为实施和测试该系统，使用了William Yang Wang的“Liar, Liar Pants on Fire”数据集作为基准。2. 数据预处理：包括去噪、清洗和格式化数据，为模型训练提供高质量的数据输入。3. 特征提取与选择：提取并筛选与新闻真假判别高度相关的特征，以提升模型性能。4. 模型训练和集成：使用多种机器学习模型的组合进行训练并最终采用软投票法做出预测。 本系统在准确性与性能评估方面展示了出色的效果，为假新闻检测提供了一种高效解决方案。

错误原因：缺少 System.Runtime.InteropServices.RuntimeInformation.dll 或其依赖项，系统无法找到该文件。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。