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優(yōu)(yōu)化算法

  • 粒子群算法是同蟻群算法相似的群體智能算法

    粒子群算法是同蟻群算法相似的群體智能算法,其基本思想是模擬自然界的群體行為來構(gòu)造隨機(jī)化算法,本程序是隨機(jī)粒子群算法源代碼,可以直接運(yùn)行,針對(duì)不同的問題,只要稍加修改就可以馬上使用,希望能對(duì)大家有點(diǎn)幫助。

    標(biāo)簽: 粒子群算法 算法 蟻群算法 群體智能

    上傳時(shí)間: 2015-10-01

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  • 粒子群算法是同蟻群算法相似的群體智能算法

    粒子群算法是同蟻群算法相似的群體智能算法,其基本思想是模擬自然界的群體行為來構(gòu)造隨機(jī)化算法,本程序是標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法源代碼,可以直接運(yùn)行,針對(duì)不同的問題, 只要稍加修改,既可。

    標(biāo)簽: 粒子群算法 算法 蟻群算法 群體智能

    上傳時(shí)間: 2015-10-01

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  • 語法分析器lex和詞法分析器yacc的C++語言實(shí)現(xiàn) 1.Lex (1)Lex輸入文件的解析 (2)正規(guī)表達(dá)式的解析 (3)一個(gè)正規(guī)表達(dá)式到NFA的轉(zhuǎn)換算法實(shí)現(xiàn) (4)多個(gè)NFA的合并

    語法分析器lex和詞法分析器yacc的C++語言實(shí)現(xiàn) 1.Lex (1)Lex輸入文件的解析 (2)正規(guī)表達(dá)式的解析 (3)一個(gè)正規(guī)表達(dá)式到NFA的轉(zhuǎn)換算法實(shí)現(xiàn) (4)多個(gè)NFA的合并 (5)NFA的確定化和最小化算法實(shí)現(xiàn) (6)返回狀態(tài)與返回內(nèi)容的對(duì)應(yīng) 2.Yacc (1)Yacc輸入文件的解析 (2)上下文無關(guān)文法到對(duì)應(yīng)LR(1)文法的下推自動(dòng)機(jī)的構(gòu)造 (3)LR(1)文法的下推自動(dòng)機(jī)到相應(yīng)分析表的構(gòu)造 (4)LR(1)總控程序的構(gòu)造(查表程序) (5)符號(hào)表的構(gòu)建與相應(yīng)管理程序 (6)語義動(dòng)作程序的加入 環(huán)境:Visual Studio.NET 2003

    標(biāo)簽: Lex NFA yacc lex

    上傳時(shí)間: 2013-12-09

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  • 從基本蟻群算法出發(fā)

    從基本蟻群算法出發(fā),基于 *+,(-./012345 6/2167/4 8.9:217)的鄰域結(jié)構(gòu),提出了一種改進(jìn)的優(yōu) 化算法,給出了具體的算法步驟

    標(biāo)簽: 蟻群算法

    上傳時(shí)間: 2015-10-28

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  • 采用動(dòng)量梯度下降算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)

    采用動(dòng)量梯度下降算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò),采用兩種訓(xùn)練方法,即 L-M 優(yōu)化算法(trainlm)和貝葉斯正則化算法(trainbr),用以訓(xùn)練 BP 網(wǎng)絡(luò)

    標(biāo)簽: 動(dòng)量 BP網(wǎng)絡(luò) 梯度 算法

    上傳時(shí)間: 2017-02-18

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  • 語音識(shí)別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上

    語音識(shí)別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上,研究兩種基于模型 的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗(yàn)概率(MAp)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,不論采用哪種自適應(yīng)都能使識(shí)別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進(jìn)性,但收斂性較差, 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性,但其漸進(jìn)特性卻不如MAP。 文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中,初始模型參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)自適 應(yīng)效果的影響,以及在MLLR中,回歸類對(duì)自適應(yīng)效果的影響。文 章還進(jìn)一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果,從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨(dú)使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對(duì)包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學(xué)模型的MLLR算 法等效性進(jìn)行討論,并給出了統(tǒng)一的算法框架。

    標(biāo)簽: MLLR MAP nh 語音識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2014-01-09

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  • 算法u散發(fā)算法

    算法作業(yè)作業(yè)

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時(shí)間: 2016-12-21

    上傳用戶:xuyuanzhuo

  • 基于ARM的智能PID控制系統(tǒng)

    比例-積分-微分(PID)是過程控制中最常用的一種控制算法。算法簡單而且容易理解,應(yīng)用十分廣泛。但由于應(yīng)用領(lǐng)域的不同,功能上差別很大,系統(tǒng)的控制要求及關(guān)心的控制對(duì)象也不相同。數(shù)字PID控制比連續(xù)PID控制更為優(yōu)越,因?yàn)橛?jì)算機(jī)程序的靈活性,很容易克服連續(xù)PID控制中存在的問題,經(jīng)修正而得到更完善的數(shù)字PID算法。本文以三相全控整流橋阻性負(fù)載為實(shí)際電路,控制主電路電壓,旨在提出一種智能數(shù)字PID控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并給出了詳細(xì)的硬件設(shè)計(jì)及初步軟件設(shè)計(jì)思路。 PID控制系統(tǒng)采用高性能、低功耗的ARM微處理器S3C44BO作為核心處理單元,內(nèi)部的10位ADC作為信號(hào)采集模塊,采用了矩陣鍵盤和640*480的液晶作為人機(jī)接口;串口作為通信模塊實(shí)現(xiàn)了上位機(jī)的監(jiān)控。采用芯片內(nèi)部自帶的PWM模塊,輸出16M Hz PWM信號(hào)并經(jīng)過一階低通濾波器得到0~5V的控制信號(hào)用于觸發(fā)主電路控制器,實(shí)現(xiàn)PID整定。 軟件方面,分析和研究了uC/OSⅡ的內(nèi)核源碼,實(shí)現(xiàn)了其在32位微處理器上的移植,作為管理各個(gè)子程序執(zhí)行的系統(tǒng)軟件。選用了圖形處理軟件uC/GUI用于完成LCD顯示及控制。PID算法采用了增量式數(shù)字PID算法,采用規(guī)一化算法進(jìn)行參數(shù)選取。上位機(jī)部分采用了C#語言進(jìn)行編寫。另外,采用了RTC(Real Time Clock)作為系統(tǒng)時(shí)鐘,可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的定時(shí)運(yùn)行、定時(shí)模式切換等。在上位機(jī)上也可以方便的控制程序的執(zhí)行,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。 在論文的最后詳細(xì)的介紹了智能PID控制系統(tǒng)在三相全控橋主電路中的具體應(yīng)用。總結(jié)了調(diào)試中遇到的問題,對(duì)今后工作中需要進(jìn)一步改善和探索的地方進(jìn)行了展望。

    標(biāo)簽: ARM PID 控制系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2013-08-01

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  • 盲信號(hào)處理牛人cardoso

    盲信號(hào)處理牛人cardoso,關(guān)于盲信號(hào)處理代數(shù)方法的程序-聯(lián)合對(duì)角化算法。研究盲信號(hào)處理的人必讀程序。

    標(biāo)簽: cardoso 信號(hào)處理

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

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  • 多輸入多輸出的小波網(wǎng)絡(luò)模型

    多輸入多輸出的小波網(wǎng)絡(luò)模型,需安裝matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱用的是青島海洋大學(xué)學(xué)報(bào)上那篇論文的模型,嵌入了開發(fā)的初始化算法,程序里有較為詳細(xì)的說明,很好用

    標(biāo)簽: 多輸入多輸出 小波網(wǎng)絡(luò) 模型

    上傳時(shí)間: 2014-12-20

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