机器学习实战应用案例100篇(十)-蝙蝠算法从原理到实战应用案例
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机器学习实战应用案例100篇(十)-蝙蝠算法从原理到实战应用案例
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蝙蝠算法(原理)
1 算法簡介
蝙蝠是令人著迷的動物。它們是唯一有翅膀的哺乳動物,它們還有先進的回聲定位能力。
據估計,世界上大約有996種不同的哺乳動物,占哺乳動物種類總數的20%。它們的體型范圍從微小的大黃蜂蝙蝠(約1.5到2克)到翼展約2米、體重約1公斤的巨型蝙蝠。微蝠的前臂長度一般為 2.2-11 厘米。
大多數蝙蝠在一定程度上使用回聲定位。在所有物種中,微蝠是一個著名的例子,因為微蝠廣泛使用回聲定位,而巨蝠則不使用。
大多數微蝠是食蟲動物。微蝠利用一種叫做回聲定位的聲納來探測獵物,躲避障礙物,并在黑暗中找到棲息的縫隙。這些蝙蝠發出非常大的聲波脈沖并傾聽周圍物體反彈回來的回聲。
根據物種的不同,它們的脈沖在性質上有所不同,并且可以與它們的捕獵策略相關聯。大多數蝙蝠使用短的調頻信號掃描大約一個八度,而其他蝙蝠更多地使用恒頻信號進行回聲定位。它們的信號帶寬隨種類的不同而變化,通常通過使用更多的諧波來增加帶寬。
雖然每個脈沖只持續幾千分之一秒(大約8到10毫秒),但是它有一個恒定的頻率,通常在[25,150] kHz之間。大多數蝙蝠物種的典型頻率范圍在[25,100] kHz之間,盡管有些蝙蝠物種可以發射高達150千赫的更高頻率。
每次超聲波爆發通常持續5到20毫秒,微蝠每秒鐘會發出大約10到20次這
總結
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