针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题，提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先，建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型，降低对搜索区域的重复搜索；其次，建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型；然后，将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子，高斯扰动引入地标算子，同时利用模拟退火机制保留次优个体，进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后，通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较，结果表明新型算法的合理性和有效性

一、对饮用水物理性质的要求 无色、无味、无臭、不含可见物,清凉可口 二、溶解盐 含量适中、分项对待、因地制宜 三、有毒物质 水中的有毒物质主要指砷、硒、镉、汞、铅氟、氰化物、酚类等,有时还有洗涤剂及农药

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提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法

一个无环的有向图叫做有向无环图, 简称DAG图 判断有向图中是否存在环的方法

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大型和十分复杂的程序往往会产生一些很难查找的甚至是 无法避免的运行时错误。当发生运行时错误时,不能简单地结 束程序运行,而是退回到任务的起点,指出错误,并由用户决 定下一步工作。面向对象的异常处理( exception handling) 机制是C++语言用以解决这个问题的有力工具。 程序的错误有两种,一种是编译错误,即语法错误。如果使 用了错误的语法、函数、结构和类,程序就无法被生成运行代码 。另一种是在运行时发生的错误,它分为不可预料的逻辑错误和 可以预料的运行异常,这里所讲的异常( exception)是程序可 能检测到的,运行时不正常的情况,如存储空间耗尽、数组越界 被0除等等,可以预见可能发生在什么地方,但是无法确知怎 样发生和何时发生

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