人工湿地

我国人工湿地净化污染河水的应用效果统计分析 本研究汇总分析了我国不同类型人工湿地处理污染河水的应用案例。研究涵盖了表面流、水平潜流、垂直流和组合工艺等主要湿地类型，并收集整理了各案例的湿地位置、占地面积、工艺流程、几何尺寸、填料材料、植物种类、进水浓度、水力负荷、水力停留时间以及主要污染物去除率等关键信息。 通过构建人工湿地数据库，本研究系统分析了不同类型湿地对 COD、CODMn、BOD5、TP、TN、NH4+-N、NO3--N 和 SS 等污染物的去除效果，并总结了各类型湿地在国内污染河水治理中的地理分布特点和适用条件，为未来人工湿地的设计和应用提供参考。

20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算，数据处理以人工方式进行。这种方式存在两个弊端： 应用程序之间存在强依赖性，缺乏独立性。 不同应用程序的数据组之间可能存在大量重复数据，导致数据冗余。

人工蜂群算法（ABC）是受蜜蜂行为启发的优化算法，无需了解问题具体信息，通过人工蜂个体的局部寻优，让群体中全局最优值逐渐显现，具有较快的收敛速度。

KDD 已成为人工智能领域的研究热点，广泛应用于过程控制、信息管理、商业、医疗和金融等领域。作为大规模数据库中先进的数据分析工具，KDD 研究是数据库和人工智能领域的研究重点。

有限状态机、遗传算法、神经网络等人工智能算法演示程序及源代码。

以下是关于人工鱼群算法在Matlab中的详细实现代码。人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。在Matlab环境中，我们可以通过编写相应的代码来模拟和测试该算法的效果。这种算法通过模拟鱼群的觅食行为，通过相互之间的交流和调整来找到最优解。以下代码展示了如何实现人工鱼群算法，并通过Matlab进行测试和优化。

CITest是一个基于Matlab的程序，用于控制Advanced Bionics人工耳蜗植入者的心理物理听力实验。它最初是为华盛顿大学的耳蜗植入物心理物理实验室开发的，现在可以通过GitHub存储库获取。 系统要求:* Matlab R2017B (Windows 7/10)* 版本 1.18 的仿生耳朵数据收集系统 (BEDCS) (Advanced Bionics Corporation) 主要功能:* 控制人工耳蜗植入者的电刺激参数。* 收集和分析听力实验数据。* 提供模块化设计，方便研究人员进行自定义实验。

MATLAB程序用于生成2D数据点，用于聚类测试，简单易用，且有注释。

这个Matlab机器人工具箱比先前上传的版本更全面。安装方法与之前的版本相同。

利用人工蜂群算法改进 SVM 分类器的 MATLAB 源码