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人工免疫

  • 人工智能14本

    ·人工智能及其應(yīng)用(蔡自興).pdf人工智能基礎(chǔ).pdf人工智能基礎(chǔ)(高教).pdf人工智能的原理與方法.pdf人工智能導(dǎo)論.pdf人工智能:復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略.pdf人工智能.pdf人工智能(日).pdf人工智能(尼爾遜).pdf人工免疫系統(tǒng)原理與應(yīng)用.pdf機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用(經(jīng)典).pdf高級人工智能.pdf定性推理方法.pdf次協(xié)調(diào)邏輯與人工智能.pdf

    標簽: 人工智能

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:xmsmh

  • 量子克隆算法論文

    量子克隆算法論文,對人工免疫算法的介紹和特性的分析

    標簽: 量子 克隆算法 論文

    上傳時間: 2016-05-15

    上傳用戶:epson850

  • 免疫算法程序

    免疫算法程序,基于matlab語言的程序設(shè)計,包括人工免疫算法 遺傳算法程序比較.用于優(yōu)化問題研究

    標簽: 免疫算法 程序

    上傳時間: 2016-06-18

    上傳用戶:gxmm

  • 平時練習(xí)時的一些仿真程序

    平時練習(xí)時的一些仿真程序,都能運行,這個是關(guān)于人工免疫方面的,我做過一些研究,發(fā)了一篇文章。很有用,估計上碩士或博士的同學(xué)會碰到!

    標簽: 仿真程序

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:jennyzai

  • 用CSHARP編寫

    用CSHARP編寫,通過人工免疫算法來實現(xiàn)垃圾郵件的過濾

    標簽: CSHARP 編寫

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:jennyzai

  • 用matlab開發(fā)的人工免疫系統(tǒng)仿真程序

    利用aiNet執(zhí)行資源聚類的算法分為兩部分:第一部分是aiNet學(xué)習(xí)算法,如上所述;第二部分是在獲得記憶細胞矩陣M和Ab-Ab之間的dij矩陣S基礎(chǔ)上,實現(xiàn)連通圖的剪枝聚類。 定義 1 無向連通圖G:在形態(tài)空間Sw上,以M中抗體對應(yīng)的點為G的頂點,每對抗體之間的親和力dij為G中兩點連接邊的權(quán)值。 定義2 最小生成樹:包含連通圖G中所有頂點的一個子圖稱為G的一棵生成樹T。生成樹中所用邊的權(quán)值為生成樹的權(quán)。權(quán)最小的生成樹定義為最小生成樹(Minimum spanning tree,MST)。

    標簽: MATLAB 資源動態(tài)聚類

    上傳時間: 2015-05-12

    上傳用戶:weizhuofu

  • 人工免疫算法程序-故障檢測matlab

    在matlab軟件中,改程序可以實現(xiàn)故障的檢測

    標簽: matlab 人工免疫 算法 程序 故障檢測

    上傳時間: 2016-07-29

    上傳用戶:wmw0312

  • MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用(余勝威)

    本書全面而系統(tǒng)地介紹了 MATLAB 算法和案例應(yīng)用,涉及面廣,從基本操作到高級算法應(yīng)用,幾乎 涵蓋 MATLAB 算法的所有重要知識。本書結(jié)合算法理論和流程,通過大量案例,詳解算法代碼,解決具 體的工程案例,讓讀者更加深入地學(xué)習(xí)和掌握各種算法在不同案例中的應(yīng)用。 本書共 32 章。涵蓋的內(nèi)容有 MATLAB 基礎(chǔ)知識、GUI 應(yīng)用及數(shù)值分析、MATALB 工程應(yīng)用實例、 GM 應(yīng)用分析、PLS 應(yīng)用分析、ES 應(yīng)用分析、MARKOV 應(yīng)用分析、AHP 應(yīng)用分析、DWRR 應(yīng)用分析、 模糊逼近算法、模糊 RBF 網(wǎng)絡(luò)、基于 FCEM 的 TRIZ 評價、基于 PSO 的尋優(yōu)計算、基于 PSO 的機構(gòu)優(yōu) 化、基本 PSO 的改進策略、基于 GA 的尋優(yōu)計算、基于 GA 的 TSP 求解、基于 Hopfield 的 TSP 求解、基 于 ACO 的 TSP 求解、基于 SA 的 PSO 算法、基于 kalman 的 PID 控制、基于 SOA 的尋優(yōu)計算、基于 Bayes 的數(shù)據(jù)預(yù)測、基于 SOA 的 PID 參數(shù)整定、基于 BP 的人臉方向預(yù)測、基于 Hopfield 的數(shù)字識別、基于 DEA 的投入產(chǎn)出分析、基于 BP 的數(shù)據(jù)分類、基于 SOM 的數(shù)據(jù)分類、基于人工免疫 PSO 的聚類算法、 模糊聚類分析和基于 GA_BP 的抗糖化活性研究。 本書適合所有想全面學(xué)習(xí) MATALB 優(yōu)化算法的人員閱讀,也適合各種使用 MATALB 進行開發(fā)的工 程技術(shù)人員閱讀。對于相關(guān)高校的教學(xué)與研究,本書也是不可或缺的參考書。另外,對于 MATLAB 愛好 者,本書也對網(wǎng)絡(luò)上討論的大部分疑難問題給出了解答,值得一讀。   

    標簽: matlab 優(yōu)化算法

    上傳時間: 2022-07-26

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