遺傳算法初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值及其閾值參數(shù) 提高控制性能
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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C++常用數(shù)值算法 原代碼 復(fù)化辛卜生公式
上傳時(shí)間： 2016-10-26
上傳用戶：jkhjkh1982
基于VB的遺傳算法軟件實(shí)現(xiàn) 在程序中,FitnessValue (i) 為適應(yīng)度值數(shù)組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應(yīng)度值數(shù)組、Population2 Chrom(i ,j) 為遺傳個(gè)體的等位基因值、Popsize 為種群中的個(gè)體數(shù),CHROMLENGTH為一母體對(duì)的等位基因 總數(shù)。
標(biāo)簽： avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom
上傳時(shí)間： 2014-01-09
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隨機(jī)微粒群算法程序pdf 圍繞粒子群的當(dāng)前質(zhì)心對(duì)粒子群重新初始化.這樣，每個(gè)粒子在隨后的迭代中將在新的位置帶著粒子在上次搜索中獲得的“運(yùn)動(dòng)慣性”從而可以在粒子群的運(yùn)動(dòng)過程中獲得新的位置，增加求得更優(yōu)解的機(jī)會(huì).隨著迭代的繼續(xù)，經(jīng)過變異的粒子群又將趨向于同一點(diǎn)，當(dāng)粒子群收斂到一定程度時(shí)又進(jìn)行下一次變異，如此反復(fù)，直到迭代結(jié)束
上傳時(shí)間： 2016-10-30
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matlabf非常好基于Contourlet變換的水印算法.與小波變換不同的是Contourlet變換采用類似于線段（contoursegment的基得到一種多分辨、局部化、方向性的圖像表示。水印信號(hào)通過基于內(nèi)容的乘性方案加載到Contourlet 變換系數(shù)
標(biāo)簽： Contourlet contoursegment matlabf 變換
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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帶有收縮因子和慣性權(quán)重的基本PSO粒子群算法源代碼。本源代碼模塊化編寫，結(jié)構(gòu)清晰，便于改進(jìn)和做數(shù)值實(shí)驗(yàn)
標(biāo)簽： PSO 源代碼 權(quán)重 粒子群算法
上傳時(shí)間： 2014-01-18
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一、用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應(yīng)值計(jì)算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m； 二、用GA先求BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，再用純BP直接訓(xùn)練BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應(yīng)值計(jì)算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m； 三、純BP 主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 （2）bpfault.m 在MATLAB6.5上 為后來所加
標(biāo)簽： gafault nninit BP網(wǎng)絡(luò) 程序
上傳時(shí)間： 2014-08-15
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基于CRAFT的多階段柔性設(shè)備布局優(yōu)化算法 多階段設(shè)備布局下的總成本包括設(shè)備拆裝成本、物料搬運(yùn)成本以及區(qū)域利用成本,問題的目標(biāo)是最小化總成本。首先,在分析問題的基礎(chǔ)上,建立基于多階段設(shè)備布局優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型 其次,采用改進(jìn)的CRAFT啟發(fā)式算法優(yōu)化單階段設(shè)備布局 進(jìn)一步,提出基于單階段設(shè)備布局算法的多階段啟發(fā)式算法,優(yōu)化多階段設(shè)備布局 最后,數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明算法優(yōu)化后總成本降幅達(dá)28.57％.
標(biāo)簽： CRAFT 設(shè)備 布局 優(yōu)化算法
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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TEA算法的JAVA實(shí)現(xiàn),圖形化運(yùn)行界面
上傳時(shí)間： 2016-11-21
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光譜的中心化處理算法去除一些噪聲信息，使建模更精確穩(wěn)定。
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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