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- 应用遗传算法与类神经网络于混沌系统之辨识,推荐给大家-Using genetic algorithm and neural network in the recognition of chaotic system, recommend to everyone
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- 用混沌理论和广义回归神经网络进行短期负荷的预测,取得了满意的效果-Using chaos theory and generalized regression neural network for short-term load forecast, satisfactory results have been achieved
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- 用混沌理论和广义回归神经网络进行短期负荷的预测,取得了满意的效果-Using chaos theory and generalized regression neural network for short-term load forecast, satisfactory results have been achieved
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- 用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,基于混沌的模拟退火算法，关于神经网络控制。- Computation Method D phononic bandgap plane wave, Chaos-based simulated annealing algorithm, On neural network control.
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- 粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,是一种双隐层反向传播神经网络。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, Chaos indicator for Lyapunov index calculation, Is a two hidden layer back propagation neural network.
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- 应用遗传算法与类神经网络于混沌系统之辨识,推荐给大家(Using genetic algorithm and neural network in the recognition of chaotic system, recommend to everyone)
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- 用混沌理论和广义回归神经网络进行短期负荷的预测,取得了满意的效果(Using chaos theory and generalized regression neural network for short-term load forecast, satisfactory results have been achieved)
智能优化算法
- 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
智能优化算法资料
- 优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
ESN
- 使用回声状态网络进行混沌系统的时间序列分析和预测。(use ESN to pridicte)