遺傳算法初始化網絡權值及其閾值參數 提高控制性能
標簽： 算法 初始化 參數 控制
上傳時間： 2013-12-22
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C++常用數值算法 原代碼 復化辛卜生公式
標簽： 數值算法 代碼
上傳時間： 2016-10-26
上傳用戶：jkhjkh1982
基于VB的遺傳算法軟件實現 在程序中,FitnessValue (i) 為適應度值數組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應度值數組、Population2 Chrom(i ,j) 為遺傳個體的等位基因值、Popsize 為種群中的個體數,CHROMLENGTH為一母體對的等位基因 總數。
標簽： avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：1966640071
隨機微粒群算法程序pdf 圍繞粒子群的當前質心對粒子群重新初始化.這樣，每個粒子在隨后的迭代中將在新的位置帶著粒子在上次搜索中獲得的“運動慣性”從而可以在粒子群的運動過程中獲得新的位置，增加求得更優解的機會.隨著迭代的繼續，經過變異的粒子群又將趨向于同一點，當粒子群收斂到一定程度時又進行下一次變異，如此反復，直到迭代結束
標簽： 粒子群 隨機 微粒群算法
上傳時間： 2016-10-30
上傳用戶：zxc23456789
matlabf非常好基于Contourlet變換的水印算法.與小波變換不同的是Contourlet變換采用類似于線段（contoursegment的基得到一種多分辨、局部化、方向性的圖像表示。水印信號通過基于內容的乘性方案加載到Contourlet 變換系數
標簽： Contourlet contoursegment matlabf 變換
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：chfanjiang
帶有收縮因子和慣性權重的基本PSO粒子群算法源代碼。本源代碼模塊化編寫，結構清晰，便于改進和做數值實驗
標簽： PSO 源代碼 權重 粒子群算法
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：vodssv
一、用GA直接訓練BP網絡的權重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP網絡初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應值計算函數：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網絡所對應的權值、閾值函數：gadecod.m； 二、用GA先求BP網絡的權重，再用純BP直接訓練BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 網絡初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應值計算函數：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網絡所對應的權值、閾值函數：gadecod.m； 三、純BP 主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 （2）bpfault.m 在MATLAB6.5上 為后來所加
標簽： gafault nninit BP網絡 程序
上傳時間： 2014-08-15
上傳用戶：litianchu
基于CRAFT的多階段柔性設備布局優化算法 多階段設備布局下的總成本包括設備拆裝成本、物料搬運成本以及區域利用成本,問題的目標是最小化總成本。首先,在分析問題的基礎上,建立基于多階段設備布局優化目標的數學模型 其次,采用改進的CRAFT啟發式算法優化單階段設備布局 進一步,提出基于單階段設備布局算法的多階段啟發式算法,優化多階段設備布局 最后,數值實驗表明算法優化后總成本降幅達28.57％.
標簽： CRAFT 設備 布局 優化算法
上傳時間： 2014-01-06
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TEA算法的JAVA實現,圖形化運行界面
標簽： JAVA TEA 算法 圖形化
上傳時間： 2016-11-21
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光譜的中心化處理算法去除一些噪聲信息，使建模更精確穩定。
標簽： 光譜 算法
上傳時間： 2013-12-24
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