资源列表
lad-ga
- 《基于遗传算法的最小一乘回归新算法》张春涛 LAD-GA交流-《A New Algorithm for the LeastAbsolute Deviation Regression Based on the Genetic Algorithm》 Zhang Chun-Tao
BP
- BP神经网络进行岩性识别，此程序针对岩性资料9参数而设计，9-4-3结构，可识别三种类型，并进行简要绘图。-BP neural network is used for lithologic identification. This procedure parameters for the nine lithological information designed ,9-4-3 structure, and can identify three kinds of types, and draw
EA_b
- 进化算法的一种 (1+1)EA的算法实现最优化求解 提供的示范函数为二进制数列求积累和-Opitmization method demo, based on (1+1)EA which belongs to Evolutionary Algorithm. An example function is provided as minimization of sum of a boolean array s bit multiplication.
ADTCPsourcecode
- 挺不错的代码分析，希望对大家有用，ADTCP+source+code.rar，对tcp协议的代码改进-Quite a good code analysis and hope for all of us, ADTCP+ source+ code.rar, the code of the tcp protocol to improve
SAbeibao
- 人工智能/神经网络。用模拟退货算法求解背包问题-AI/neural networks. Simulated return algorithm knapsack problem
SATSP
- 人工智能/神经网络，用模拟退火算法求解TSP寻求最优路径问题-AI/neural networks, simulated annealing algorithm for finding the optimal TSP path problem
yiquntsp
- 自己的作业。用C++编写的蚁群算法求解TSP最优路径的问题。-Their own operations. Written in C++, ant colony algorithm for optimal path for solving TSP problems.
kaiguanhebuxian
- 给定一个矩形布线区域，其外围有若干针脚。两个针脚之间通过布设一条金属线路而实现互连。这条线路被称为电线，被限制在矩形区域内。如果两条电线发生交叉，则会发生电流短路。所以，不允许电线间的交叉。每对互连的针脚称为网组。现要求设计一个算法来确定：对于给定的网组，能否合理地布设电线以使其不发生交叉。-Given a rectangular routing region, its periphery a number of pins. Between the two pins through the em
shenjingwangluo
- 该文件包含了清华人工神经网络电子讲稿.对初学者很有用-This file contains Tsinghua artificial neural network electronic speech. To be useful for beginners
ForecastingpopIllafionbasedOnsupportvectorintellig
- 要建立一个有效的支持向量回归(SVR)模型，支持向量回归的3个参数c，y，占丛须预先设定。提出一种新型的遗传算 法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的 IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模 型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab
neronnetwork
- 人工神经网络学习实例，很好的参考资料，适合初学者参考-Artificial neural network learning instance, a good reference for beginners reference