：目前，粒子群算法在連續問題優化上的應用已經很廣泛，然而在離散問題優化方面仍處在嘗試階段。提出了一種改 進粒子群算法來解決矩形件排樣優化問題(離散優化問題)。該算法融合了遺傳算法中的交叉和變異思想，采用了信息交流 策略，使其達到快速優化目的。算法也對“最低水平線法”解碼方式進行了改進。實驗結果表明，該算法具有快速、高效特點， 與現有同類算法比較，在解決矩形件排樣問題方面的優勢明顯。
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上傳時間： 2014-01-12
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計算最短路徑，根據單源最短路徑算法中的Dijkstra‘s算法
標簽： 計算 最短路徑
上傳時間： 2017-09-08
上傳用戶：xmsmh
各種多用戶檢測算法性能的比較，含神經網絡算法，解相關算法等
標簽： 多用戶檢測 算法 性能 比較
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：zhliu007
論文首先對基本定位算法如基于小區編號、接收信號場 強、到達時間到達時間差、到達角度、混合定 位方法等的原理，誤差消除及處理，還有與混合定位方法相關的數據 融合技術進行了簡單介紹。隨后分析介紹了國內外最新的定位算法及 優化點，如約束極小化定位算法、基于向量機的模式識別定位 算法和指紋定位算法等，優化點有在基于指紋定位方法的基礎上考慮 馬爾科夫模型，方法基礎上考慮功率加權算法，濾波方面考慮滑 動窗技術等。
標簽： 蜂窩 無線網絡 手機定位 法的研究
上傳時間： 2017-03-15
上傳用戶：rocket1122
老師給的demo，很好用。里面有很多可以直接運行的程序。
標簽： 粒子群 優化算法 實用工具
上傳時間： 2018-05-23
上傳用戶：zhaoliangseu
給定統計樣本集，如何估計產生這個樣本集的隨機變量概率密度函數,是比較熟悉的概率密度估計問題。 求解概率密度估計問題的常用方法是最大似然估計、最大后驗估計等。但是思考概率密度估計問題的逆問題:給定一個概率分布p(x)，如何讓計算機生成滿足這個概率分布的樣本。 這個問題就是統計模擬中研究的重要問題–采樣(Sampling)。Gibbs采樣算法對應的java程序。
標簽： Gibbs 采樣 程序 代碼
上傳時間： 2019-01-11
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參考文獻：M.Rostami Shahrbabak and H.Nezamabadi-pour, " A New Approach to Binary PSO Algorithm" 14th Iranian Conference on Electrical Engineering, may 2006.
標簽： 離散 二進制 粒子群算法
上傳時間： 2020-02-16
上傳用戶：Emperor翔
《統計學習方法》李航第二版，機器學習，人工智能必備基礎書籍 內容簡介：統計學習方法即機器學習方法，是計算機及其應用領域的一門重要學科。本書分為監督學習和無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、提升方法、EM算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場，以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本書是統計機器學習及相關課程的教學參考書，適用于高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生，也可供計算機應用等專業的研發人員參考。
標簽： 統計學習方法 機器學習
上傳時間： 2021-09-01
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人工智能結課作業（A星八數碼/廣度優先/深度優先/粒子群尋優算法/遺傳算法/蟻群算法/BP神經網絡/卷積神經網絡）
標簽： 人工智能
上傳時間： 2021-10-20
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本書介紹了壓力傳感器、圓環力敏傳感器、氧傳感器、有機蒸氣傳感器及其輸出的非線性信號，因傳感器是將輸人的非電量轉化為電學量的元件，要求將測得的電學量反演輸出并顯示為非電量，以達到測量的最終目的，這就要依靠除經典算法以外的各種先進的算法．例如規范化多項式擬合法、輸人－輸出的歸十算法、模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、量子粒子群算法、神經網絡算法、模糊算法才能完成反演轉換。本書重點就是結合實際應用介紹這些算法，書中有的算法是本書作者獨創的。此外本書還介紹了不同非線性信號的自然和強制融合過程、從而可實現傳感器的補償，以提高其測量精度。
標簽： 傳感器 智能處理
上傳時間： 2022-07-05
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