特征点太多太杂？匹配误差一堆？RANSAC算法确实挺能这些头疼的问题。鲁棒估计里的老大哥RANSAC(Random Sample Consensus)，最早是用来估摄像头姿态的，现在不管你搞图像还是几何匹配，它都能帮上大忙。遇上匹配点里掺了太多假数据，它就能把靠谱的拎出来。比方说你提取了一堆特征点，
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图像里的坑多不多？答案是，挺多的。尤其数据一多一乱，噪声一上来，一堆传统算法就歇菜了。RANSAC 算法就挺靠谱的，能在一堆“坏点”里找出靠谱模型，尤其在做图像拼接、目标识别这类场景中还挺常用的。 RANSAC 的核心思想不复杂，说白了就是“瞎抽一堆点，凑合建个模型，验证谁靠谱谁捣乱”。比起一上来就
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MATLAB 的微网优化调度模型听起来挺复杂，但实际上它的应用可以极大地提高电力系统的调度效率，尤其是在不确定性因素时。这个基于CCG 算法的两阶段鲁棒经济调度模型，可以你在最恶劣的场景下找到最低运行成本的方案。想象一下，你需要同时协调储能系统、需求侧负荷和分布式电源，而这其中的约束和控制方式也不少
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电-气综合能源系统的优化调度问题其实挺复杂的，尤其是考虑到系统中的不确定性。这里有个不错的方案，通过 Wasserstein 距离来这种不确定性，配合 CVaR（条件风险价值）来评估系统的风险。这种方法结合了能量-备用市场的联合优化调度，能够有效减少调度过程中的保守性，更加精准的结果。你可以通过 M
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如果你在电力系统优化上有点经验，尤其是对清洁能源接入电网这块比较感兴趣，推荐看看这个资源。这篇文章讲的是如何利用分布式鲁棒优化大规模风光水火多能源接入电网时的鲁棒性和经济性问题。模型通过Matlab编程结合Cplex/Gurobi求解器来实现，挺有实战价值的。作者强调了如何使用Wasserstein
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