搜索资源列表
ABC_1
- 人工蜂群算法自2005年被Karaboga等人提出以来,以其操作简单、参数少、易于编程实现、收敛速度快等特点而受到越来越多的关注。2007年,Karaboga【2007】使用人工蜂群算法对多变量函数进行优化,并对由人工蜂群算法(ABC),遗传算法(GA),粒子温度算法(PSO)和粒子温度灵敏演化算法(PS-EA)产生的结果进行了比较。 结果表明,人工蜂群算法优于其他算法。2009年,Karaboga【2009】使用人工蜂群算法优化大量的数值函数,并对由人工蜂群算法(ABC),遗传算法(GA),粒
GA-PSO算法 2.0版本
- 基于遗传算法与粒子群算法的相机标定程序,值得借鉴(The camera calibration program based on genetic algorithm and particle swarm optimization is worthy of reference)
PSOGA
- 粒子群优化算法,弥补pso全局搜能力差,GA局部搜索能力差的不足(Particle Swarm Optimization (PSO) can make up for the deficiencies of poor global search ability of PSO and poor local search ability of GA.)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part
matlabprogram
- 智能优化算法及其MATLAB仿真实例,包括进化类算法,群智能算法,模拟退火算法,禁忌搜索算法,神经网络算法等程序源码(Intelligent optimization algorithm and MATLAB simulation examples, including evolutionary algorithm, swarm intelligence algorithm, simulated annealing algorithm, tabu search algorithm, neural
GA & PSO+BP
- 遗传算法与粒子群算法优化BP,有较好的分类效果(BP optimization based on Genetic Algorithm and particle swarm optimization)
改进svm
- phog方法提取图像特征,svm支持向量机进行分类,分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。(Phog method extracted image features, SVM support vector machine classification, respectively, GA genetic algorithm and PSO particle swarm optimization algorithm for optimization.)