模擬退火算法matlab工具箱，可以用于多目標(biāo)優(yōu)化、約束優(yōu)化等方面，配合進(jìn)化算法使用，是難的的好工具
上傳時(shí)間： 2014-11-04
上傳用戶：athjac
改算法基于遺傳算法，學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到規(guī)則庫 常用于字符過濾等領(lǐng)域
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2016-02-04
上傳用戶：han_zh
MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用，pdg格式的。
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：時(shí)代電子小智
用MATLAB 語言及MATLAB 語言編制的優(yōu)化工具箱進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)具有語言簡單、函數(shù)豐富、用法比較靈活、 編程效率高等特點(diǎn)。本文簡要闡述了遺傳算法的基本原理, 并對英國Sheffield 大學(xué)的MATLAB 遺傳算法工具箱作了簡要 的介紹, 探討了其在軍事目標(biāo)分配中的應(yīng)用。
標(biāo)簽： MATLAB Sheffield 語言 編制
上傳時(shí)間： 2013-11-29
上傳用戶：gengxiaochao
用MA TLAB 語言及MA TLAB 語言編制的優(yōu)化工具箱進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)具有語言簡單、函數(shù)豐富、用法比 較靈活、編程效率高等特點(diǎn). 本文對遺傳算法和基于MA TLAB 的遺傳算法優(yōu)化工具箱(GAO T ) 作了簡要的介 紹、分析了優(yōu)化工具函數(shù), 并結(jié)合非線性、多峰值函數(shù)問題的優(yōu)化實(shí)例, 說明了遺傳算法是一種具有良好的全局 尋優(yōu)性能的優(yōu)化方法.
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶：wsf950131
闡述了遺傳算法的基本原理,對MATLAB 遺傳算法工具箱(GAOT) 的參數(shù)使用進(jìn)行 了詳細(xì)介紹,探討了MATLAB 遺傳算法工具箱(GAOT) 在水資源非線性規(guī)劃和多目標(biāo)規(guī)劃時(shí)的 應(yīng)用,并用簡單實(shí)例證明了這種應(yīng)用具有良好的通用性、可行性和簡便性,可以得到較滿意的 優(yōu)化計(jì)算結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2016-02-14
上傳用戶：維子哥哥
這里實(shí)現(xiàn)了基于四種SVM工具箱的分類與回歸算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多類分類 Regression_LS_SVMlab.m - 函數(shù)擬合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多類分類 3、工具箱：stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多類分類 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二類分類 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函數(shù)擬合 更詳細(xì)的相關(guān)函數(shù)說明請通過help命令查看！
標(biāo)簽： Classification_LS_SVMlab Regression_LS_SVMlab LS_SVMlab SVM
上傳時(shí)間： 2016-03-03
上傳用戶：jkhjkh1982
knn算法是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)常用算法。改算法能夠?qū)崿F(xiàn)分類和聚類。這個(gè)程序是KNN算法的一個(gè)演示程序，希望對數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)有所幫助。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：ynzfm
AR模型的Burg算法的matlab程序! 只要把程序里面的K的值改為所求問題的階次，把x改成所求問題的數(shù)據(jù)矢量就可以非常方便的求出Burg算法的AR模型的參數(shù)！
上傳時(shí)間： 2016-03-25
上傳用戶：zyt
DBSCAN是一個(gè)基于密度的聚類算法。改算法將具有足夠高度的區(qū)域劃分為簇，并可以在帶有“噪聲”的空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類。-DBSCAN is a density-based clustering algorithm. Algorithm change will have enough height to the regional cluster. and to be with the "noise" of the spatial database found clusters of arbitrary shape.
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：q123321
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