资源列表
ASForTSP(candidateLists)
- 蚂蚁算法使用候选列表求解TSP，候选列表队搜索效率有很大贡献，采用的候选列表采用基于三角划分，最后结果很好。-Ant algorithm uses the candidate list for solving TSP, the list of candidates has contributed much to the team search for efficiency, using a list of candidates based on triangulation, the final
ACSForCVRP(parallelPcandidateLists)
- 蚁群系统算法求解车辆路径问题，其中的蚁群系统使用了基于三角划分的候选列表。-Ant System algorithm for vehicle routing problem, which the ant colony system uses a list of candidates based on triangulation.
bpfigure-(2)
- bp神经网络的ppt，分布式讲解bp网络的实现过程，介绍十分清晰-ppt bp neural network to introduce very clear! ! !
ACSForTSP(parallelPcandidateLists)
- 蚁群系统算法求解旅行商问题，其中使用了基于领域、基于三角剖分和最小生成树的候选列表，并进行了比较。-Ant Colony System for solving traveling salesman problem, in which a field-based, based on triangulation and the minimum spanning tree of the candidate list, and compared.
12coins
- 12硬币问题的C++实现，是参照原先的一个JAVA代码进行改写的，直接可以运行-C++ achieve 12 coins of the problem is a reference to the original JAVA code rewrite, can be run directly
ML_bayes
- 这段代码是《机器学习实战》中朴素贝叶斯的完整代码实现，大家一起学习进步。-This material is about the naive bayes algorithm which i learn a book about machine learning.
KFCM-paper
- 6篇关于核模糊聚类的国内文章。核模糊聚类算法是对经典的模糊聚类FCM的核化版本。-6 on nuclear fuzzy clustering domestic articles. Kernel fuzzy clustering algorithm nuclear version of the classical fuzzy clustering of FCM.
cskmeans1
- 对k-means聚类算法进行改进，实现了多激发的k-means算法-multi-firing k-menas
deepnet-master
- Nitish Srivastava University of Toronto.利用GPU训练深度学习算法-Implementation of some deep learning algorithms. Nitish Srivastava University of Toronto. GPU-based python implementation of 1. Feed-forward Neural Nets 2. Restricted Boltzmann Machines
Nonlinear-classifier
- 非线性分类器，包括ANN-BP算法的matlab代码实现和性能分析，以及近邻法的实现-Non-linear classifiers, including ANN-BP algorithm matlab code and performance analysis, and nearest neighbor methods to achieve
path-planning
- 针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte
ant-colony-algorithm
- 针对车辆的越野路径规划问题,设计了以最少行驶时间为目标的多策略蚁群算法.首先,分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响,通过叠加坡度与粗糙度约束建立了禁忌表 其次,一方面引入了自适应调整策略以提高路径搜索的有效性,另一方面设计了双向搜索策略以增加蚂蚁之间的协作能力和成功路径的搜索机率 另外,还提出了子路径多段交叉策略以提高算法的全局搜索能力和收敛速度,在详细叙述改进算法的步骤之后,优化了算法的部分参数取值 最后,就基本算法和改进算法的性能指标、收敛代数和仿真结果进行了比较与分析.实验结