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ga_bp
- 基于gaot工具箱优化BP以实现数据拟合。在nninit.m中修改数据存储的路径以及隐含层节点数的设置（S1），遗传算法与bp的参数修改在ga_bp.m中进行。-Toolbox gaot Optimize based on BP in order to achieve data fitting. At nninit.m modify the path of data storage as well as the hidden layer nodes of the set (S1), geneti
yhzgah_sars
- 用matlab编写的用遗传算法优化的神经网络的算法，读者可以根据需要进行相应参数的定义。-Prepared using matlab optimization using genetic algorithm neural network algorithm, readers can be required to carry out the corresponding definition of parameters.
qpso
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。- In order to improve the detection rate for anomaly state and reduce the false positive rate for n
Optimization_of_RBF_Network
- Matlab粒子群算法优化RBF网络 采用了粒子群算法对RBF神经网络中的参数进行了优化，在测试程序中验证了经过粒子群算法优化的RBF神经网络的函数逼近能力比未经过优化的逼近能力强-Matlab PSO RBF network optimization using particle swarm optimization on RBF neural network parameters are optimized, in the test procedures and verified thr
devec3
- 微分进化算法DE是1995年由Rainer Storn和Kenneth Price首先提出。DE已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点[5,6] 。它在许多优化问题中都表现出优于自适应模拟退火算法、POS 算法、GA算法的性能。DE利用实数值参数向量作为每一代的种群，它的自参考种群繁殖方案与其他优化算法不同。-DE was first proposed in 1995 by Rainer Storn and Kenneth Price and had been proven tha
tvpso
- 时变参数的粒子群优化的matlab实现，可用于解决多种连续优化问题-A flexible implementation of PSO algorithm with time-varying parameters. Algorithm is suitable for solving continuous optimization problems. Special care has been taken to enable flexibility of the algorthm with resp
psotb-beta-0.3
- 粒子群优化算法工具箱,使用的时候根据需要进行适当的参数调整就可以了-pso tool box for matlab
yiqunsuanfamatlab
- 一种优化蚁群算法 只要改一下参数就可以实现您的计算效果-An ant colony optimization algorithm
CordFitIdeal
- 坐标转换：已知n个点在a,b两坐标系中的坐标值，采用优化方法求转换关系（标准的7参数转换关系，x,y,z的移动，x,y,z的旋转，以及缩放系数）ps:附带空间旋转公式。input: points in A and B。 output：transfer relationship （u,v,w: shit of x,y,z。 a,b,g: rotate of x,y,z 。k：zoom）-Coordinate Transfer:A,B are tow coordinates. This progra
SAPSO
- 模拟退火-粒子群算法，该程序将模拟退火算法和粒子群算法相结合，对优化参数有很好的效果-Simulated annealing- particle swarm optimization, the program will be simulated annealing algorithm and particle swarm optimization by combining optimization parameters have a good effect
hPSO
- 混合粒子群群算法 属于人工智能算法可以高效的对参数进行优化-PSO
GAPID
- 遗传算法优化pid参数的matlab程序-Pid parameters of genetic algorithm optimization matlab program
pso-svm
- 这是一个用pso优化SVM中的惩罚参数C和核参数g的MATLAB源码，简单易学-This is an optimization of SVM with the pso in the penalty parameter C and kernel parameter g of the MATLAB source code, easy to learn
cpslssvm
- 基于混沌粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法-Based on Chaotic Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing least squares support vector machine parameter self-selection method
TS_TSP
- 禁忌搜索法对初始解、邻域个数及禁忌列表的大小等参数有比较严格的要求, 这些参数直接影响着算法的优化能 力。文章提出了一种改进的禁忌搜索法, 它用有效空间来压缩搜索范围, 这样可以提高搜索效率和全局搜索能力。用短期 和长期禁忌列表存储器来保证算法能搜索到全局空间的每一点, 并且不重复搜索。经过验算和分析, 证明它是一种较好的 全局启发式搜索法-Tabu search method, the initial solution, neighborhood and tabu list siz
Topology_Optimization_a_99_line
- Ole Sigmund编写的99行Matlab程序是拓扑优化方面的经典案例。该程序有5个可修改的输入参数：竖直方向网格划分数nely,水平方向网格划分数nelx,保留的材料的体积分数volfrac,惩罚因子penal和滤波器大小rmin。加载方式矩阵F和支承方式fixeddofs也可以分别选取不同的方式或组合。-Ole Sigmund prepared by the 99-line Matlab program is a classic example of topology optimizat
jcwtlib-0.01.tar
- 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）是近年来发展起来的一种有效的盲分离技术，最早是由法国学者Herault和Jutten于1986年提出。ICA方法的提出最初是用来解决“鸡尾酒会”问题，其过程可以归纳为，在源信号与传输通道参数均未知的情况下，仅根据源信号的统计特性，出现测信号恢复出源信号。ICA分析的关键在于根据一定的优化准则建立描述输出信号独立程度的优化判据，即目标函数，并设计相应的优化算法，寻求最优的分离矩阵，使得输出信号中各分量尽可能相互独
PS0-SVR
- ：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的 支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三 个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在 此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估 模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶 产物浓度的实时在线预估。-In
Inertiadevicefaultpredictionbasedonwavelet
- ：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支 持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数 选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真 实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
HDevelop
- 基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究-The shape matching algorithm based on HDevelop Parameter Optimization