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，針對不同的問題，只要稍加修改就可以馬上使用，希望能對大家有點(diǎn)幫助。
上傳時間： 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，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，針對不同的問題， 只要稍加修改，既可。
上傳時間： 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）一個正規(guī)表達(dá)式到NFA的轉(zhuǎn)換算法實(shí)現(xiàn) （4）多個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)容的對應(yīng) 2.Yacc （1）Yacc輸入文件的解析 （2）上下文無關(guān)文法到對應(yīng)LR(1)文法的下推自動機(jī)的構(gòu)造 （3）LR(1)文法的下推自動機(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）符號表的構(gòu)建與相應(yīng)管理程序 （6）語義動作程序的加入 環(huán)境:Visual Studio.NET 2003
上傳時間： 2013-12-09
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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
上傳時間： 2015-10-28
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采用動量梯度下降算法訓(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： 動量 BP網(wǎng)絡(luò) 梯度 算法
上傳時間： 2017-02-18
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語音識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)知識對自適 應(yīng)效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應(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。
上傳時間： 2014-01-09
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算法作業(yè)作業(yè)
標(biāo)簽： 算法
上傳時間： 2016-12-21
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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信號并經(jīng)過一階低通濾波器得到0～5V的控制信號用于觸發(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)時鐘，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的定時運(yùn)行、定時模式切換等。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)
上傳時間： 2013-08-01
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盲信號處理牛人cardoso，關(guān)于盲信號處理代數(shù)方法的程序-聯(lián)合對角化算法。研究盲信號處理的人必讀程序。
上傳時間： 2014-01-19
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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
上傳時間： 2014-12-20
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