资源列表
matlab-dpd
- matlab仿真dpd，预失真的算法，在读博士仿真源码，包括volterra，saleh，多项式。-matlab simulation dpd, pre-distortion algorithm, Ph.D. simulation source code, including the volterra, saleh, polynomials.
Preissmann.rar
- 基于明渠非恒定流的运动方程和连续方程,采用Preissmann 四点隐式差分格式,结合虚拟流量法,对有压管道 充水过渡过程进行了数值仿真模拟,该充水数学模型能模拟管道从无水变为无压流,再过渡到有压流的整个水流 运动过程,其中包括漫流和明满过渡流,Preissmann
Peking_University_PSO_All_in_one
- 北京大学计算智能研究室几位计算智能教授的辛苦结晶，包含粒子群算法源代码，PPT文档说明，十五个典型的测试函数，算法注释详尽，简明扼要，是难得的粒子群算法学习材料-Institute of Computational Intelligence Computational Intelligence Research Laboratory Professor of several hard crystal that contains the source code for Particle Swarm
localization
- kraken建模利用匹配场实现声源定位的例子，kraken包需要自己下载-kraken localization
fsvm
- 模糊支持向量机，十分难找到的程序，里面包含模糊隶属度的计算-Fuzzy support vector machine, very difficult to find the program, which includes the calculation of fuzzy membership
KorHarmonics
- 红蝴蝶指标，对市场预测能达到80 以上的正确率，该指标过滤了很多错误信号，非常好用，市面上买来的-Red Butterfly indicators, market forecast to reach more than 80 accuracy rate, the indicator signal filtering a lot of mistakes, very easy to use, the market bought
Ga-tsp
- 遗传算法tsp问题 针对题目中物流配送路径优化问题，本文引入0-1规划思想，建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型。求解时，引入遗传算法的编码方式，并针对分区数与客户数量相差较小的情况，灵活运用分区配送算法确定包含最优解的分区序列组，紧密结合枚举法使得其算法兼顾简单、快速的优点。应用Matlab软件可执行得到最短路径。兼顾时间因素导致的复杂影响，我们引入了惩罚函数，并通过设定惩罚系数，进一步由最短路径求得最优路径。-Genetic algorithm tsp problem of logist
mrvm
- 多分类相关向量机程序，有运行demo，运行速度快，无bug-More relevance vector machine classification procedures, run demo
cs-bp
- 布谷鸟与BP神经网络的结合 预测 预测效果很好 只需要换数据 就可以使用 -The cuckoo and the BP neural network combination forecast forecast effect is very good just need to change the data can be used
AFSA-ESN-BP
- 这是一个用人工鱼群算法优化BP神经网络和ESN神经网络的算法，可以用来对PVC生产中VCM的转化率进行预测，简单实用-This is a use of artificial fish algorithm to optimize the BP neural network algorithm, and can be used to predict the conversion of the PVC production of VCM, simple and practical
深度学习matlab源码
- 用Matlab实现的深度学习程序，值得下载应用(Using Matlab to achieve the depth of learning procedures)
CNN
- 用matlab编写的cnn网络，含有注释，包含训练集和测试集(It is a CNN network written in MATLAB , containing comments, including training set and test se)