matlab 編程，遺傳算法的均均交叉，用于遺傳算法的計(jì)算。
標(biāo)簽： matlab 編程
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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基于小波變換模極大的多尺度圖像邊緣檢測(cè)matlab源代碼，該算法采用的是樣條小波，為了更好的檢測(cè)邊緣，用多孔算法代替了mallat算法。該算法和mallat快速算法主要區(qū)別： 1 多孔算法不需要抽取偶數(shù)樣本，所以奇異檢測(cè)定位更準(zhǔn)確，相應(yīng)的重構(gòu)是不需要插零。2 多孔算法需要對(duì)濾波器進(jìn)行伸縮。
標(biāo)簽： matlab 小波變換 多尺度 圖像邊緣檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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幾個(gè)matlab的實(shí)力，包括： 非線性微分方程的求解.doc RLS,Demonstration of Wiener filter,LMS filter,Steep-descent algorithm.doc matlab下gabor濾波算法,可以提取圖象紋理特征.doc
標(biāo)簽： matlab
上傳時(shí)間： 2015-06-04
上傳用戶：lanhuaying
matlab程序，遺傳算法解決經(jīng)典的TSP(旅行商)問(wèn)題
標(biāo)簽： matlab 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：gengxiaochao
由于BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值優(yōu)化是一個(gè)無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題，而且權(quán)值要采用實(shí)數(shù)編碼，所以直接利用Matlab遺傳算法工具箱。以下貼出的代碼是為一個(gè)19輸入變量，1個(gè)輸出變量情況下的非線性回歸而設(shè)計(jì)的，如果要應(yīng)用于其它情況，只需改動(dòng)編解碼函數(shù)即可。
標(biāo)簽： BP網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：Pzj
由于BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值優(yōu)化是一個(gè)無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題，而且權(quán)值要采用實(shí)數(shù)編碼，所以直接利用Matlab遺傳算法工具箱。以下貼出的代碼是為一個(gè)19輸入變量，1個(gè)輸出變量情況下的非線性回歸而設(shè)計(jì)的，如果要應(yīng)用于其它情況，只需改動(dòng)編解碼函數(shù)即可。程序需要調(diào)用gaot工具箱.
上傳時(shí)間： 2016-02-02
上傳用戶：thinode
簡(jiǎn)要闡述了遺傳算法的基本原理，并對(duì)O0PQ0R 遺傳算法工具箱（"0SP）的參數(shù)進(jìn)行 了詳細(xì)的介紹。探討了O0PQ0R 遺傳算法工具箱在參數(shù)優(yōu)化和非線性規(guī)劃中的應(yīng)用，實(shí)例證明了遺 傳算法在參數(shù)優(yōu)化和非線性規(guī)劃中的可行性。
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：腳趾頭
單模多項(xiàng)式矩陣的分解算法，支持符號(hào)運(yùn)算，用matlab實(shí)現(xiàn)了smith算法
標(biāo)簽： 模 多項(xiàng)式 分解 矩陣
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：comua
三個(gè)不同的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，其中一個(gè)沒(méi)有用到MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的函數(shù)，希望對(duì)大家有用
標(biāo)簽： MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序
上傳時(shí)間： 2016-02-17
上傳用戶：hanli8870
論文主要研究了自適應(yīng)濾波器的基本結(jié)構(gòu)和最小均方誤差算法(LMS算法)，同時(shí)采用MATLAB語(yǔ)言對(duì)該算法進(jìn)行了仿真，然后使用SY-5402EVM 評(píng)估板對(duì)其進(jìn)行了DSP 實(shí)現(xiàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。
標(biāo)簽： LMS 算法 論文 自適應(yīng)濾波器
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬(wàn)的
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