提出了一個自適應量子粒子群優化算法，用于訓練RBF網絡的基函數中心和寬度，并結合最小二乘法計算網絡權值，對RBF網絡的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結果表明，采用自適應量子粒子群優化算法獲得的RBF網絡模型不但具有很強的泛化能力，而且具有良好的穩定性，能夠選擇出較優秀的特征子集。
標簽： RBF 神經網絡 特征選擇 中的應用
上傳時間： 2013-11-16
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提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取，在超參數取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試，實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用，在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。
標簽： ACPSO-SVR 非線性建模 預測算法
上傳時間： 2013-10-23
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//開發平臺：Microsoft .NET Framework 2.0，Microsoft Visual C# 2005 Express //日期：2005.3.12 //作者：劉波 //粒子群優化算法(PSO)：本算法求目標函數的最小值
標簽： Microsoft Framework 2.0 NET
上傳時間： 2015-03-15
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用JAVA語言編寫，包括PSO（Particle swarm optimization, 中文譯名為粒子群優化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文譯名為差分進化或差異演化)等算法，有一些不帶約束和帶約束的算例（如Michelawicz的幾個問題）。使用說明見usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注釋。
標簽： JAVA 語言 編寫
上傳時間： 2014-01-06
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在現有的道路條件下，提高交通控制和管理水平，合理利用現有的交通設施，充分發揮其能力，是解決我國現在交通問題的有效方法之一。而對單路口信號配時的優化，是城市交通區域控制的基礎，十分之重要。本文將自適應變異粒子群算法應用于交通信號配時，與傳統的信號配時方法相比較，車輛的平均延誤得到了明顯的改善。
標簽： 條件下
上傳時間： 2015-08-11
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圖像配準的很好的程序，里面用到粒子群算法
標簽： 圖像配準 程序
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：15071087253
c++pso程序，用6個基本函數驗證的粒子群算法程序
標簽： pso 程序
上傳時間： 2015-09-30
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模擬一群鳥捕食的情景，從而達到優化目標函數的目的，這就是粒子群算法！起初在可行的空間中隨機的產生一群粒子，然后讓每個粒子開始在虛擬的空間中向四面八方飛翔，并且每個粒子都記下他們飛過的適應值（也就是目標優化函數）最高的點，而且整個粒子群有一個最高適應值個體，這樣，粒子在飛翔的時候盡量朝向自己曾飛過的最好的點和集體的最好的點。最后達到收斂到近似最優點的目的。
標簽： 模擬
上傳時間： 2016-01-21
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大家好，這是一個基于粒子群優化算法的函數優化問題的MATLAB源碼，希望能給大家提供幫助
標簽： 家
上傳時間： 2014-09-06
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這是多目標進化算法包，這個集成包包含了近期的流行的，常用的多目標進化算法，包括NSGA2,SPEA2,PEAS2,以及多目標粒子群算法，另外還集成了單目標進化算法。
標簽： 多目標 進化算法
上傳時間： 2013-12-22
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