遺傳算法初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值及其閾值參數(shù) 提高控制性能
上傳時間： 2013-12-22
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C++常用數(shù)值算法 原代碼 復(fù)化辛卜生公式
上傳時間： 2016-10-26
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基于VB的遺傳算法軟件實現(xiàn) 在程序中,FitnessValue (i) 為適應(yīng)度值數(shù)組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應(yīng)度值數(shù)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(shù),CHROMLENGTH為一母體對的等位基因 總數(shù)。
標(biāo)簽： avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom
上傳時間： 2014-01-09
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隨機(jī)微粒群算法程序pdf 圍繞粒子群的當(dāng)前質(zhì)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(yùn)動慣性”從而可以在粒子群的運(yùn)動過程中獲得新的位置，增加求得更優(yōu)解的機(jī)會.隨著迭代的繼續(xù)，經(jīng)過變異的粒子群又將趨向于同一點，當(dāng)粒子群收斂到一定程度時又進(jìn)行下一次變異，如此反復(fù)，直到迭代結(jié)束
上傳時間： 2016-10-30
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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(nèi)容的乘性方案加載到Contourlet 變換系數(shù)
標(biāo)簽： Contourlet contoursegment matlabf 變換
上傳時間： 2014-01-14
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帶有收縮因子和慣性權(quán)重的基本PSO粒子群算法源代碼。本源代碼模塊化編寫，結(jié)構(gòu)清晰，便于改進(jìn)和做數(shù)值實驗
標(biāo)簽： PSO 源代碼 權(quán)重 粒子群算法
上傳時間： 2014-01-18
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一、用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應(yīng)值計算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m； 二、用GA先求BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，再用純BP直接訓(xùn)練BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應(yīng)值計算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m； 三、純BP 主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 ?。?）bpfault.m 在MATLAB6.5上 為后來所加
標(biāo)簽： gafault nninit BP網(wǎng)絡(luò) 程序
上傳時間： 2014-08-15
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基于CRAFT的多階段柔性設(shè)備布局優(yōu)化算法 多階段設(shè)備布局下的總成本包括設(shè)備拆裝成本、物料搬運(yùn)成本以及區(qū)域利用成本,問題的目標(biāo)是最小化總成本。首先,在分析問題的基礎(chǔ)上,建立基于多階段設(shè)備布局優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型 其次,采用改進(jìn)的CRAFT啟發(fā)式算法優(yōu)化單階段設(shè)備布局 進(jìn)一步,提出基于單階段設(shè)備布局算法的多階段啟發(fā)式算法,優(yōu)化多階段設(shè)備布局 最后,數(shù)值實驗表明算法優(yōu)化后總成本降幅達(dá)28.57％.
標(biāo)簽： CRAFT 設(shè)備 布局 優(yōu)化算法
上傳時間： 2014-01-06
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TEA算法的JAVA實現(xiàn),圖形化運(yùn)行界面
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(wěn)定。
上傳時間： 2013-12-24
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