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GA
- 热力学遗传算"~-(therm odynamical genetic algorithms，简称TDGA)借鉴固体退火过程中能量与熵的竞争 模式来协调GA 中“选择压力”和“种群多样性”之间的冲突．然而TDGA 目前极高的计算代价限制了其应用．为了提 高TDGA的计算效率，首先定义一种等级熵(rating—based entropy,J~j称RE)度量方法，它能以较小的计算成本度量种 群中个体适应值的分散程度．然后引入分量热力学替换规则(component thermod)rnami
the-wavelet-neural-network
- 城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键. 基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经 网络的交通预测模型GA-WNN ,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷. 仿真实验验证了GA-WNN 预测模型对短时交通流的
Chess
- 本人机对弈程序采用了多种搜索算法.以下是本程序主要的类说明: 1.CEveluation类:估值类,对给定的棋盘进行估值. 2.CMoveGenerator类:走法产生器,对给定的棋盘局面搜索出所有可能的走法. 3.CSearchEngine类:搜索引擎基类. 4.CNegaMaxEngine类:负极大值法搜索引擎. 5.CAlphaBetaEngine类:采用了Alpha-Beta剪枝技术的搜索引擎. 6.CFAlphaBetaEngine类:f
lisanbiancheng
- 离散编程，求关系的传递闭包,真值表，求偏序关系的极大元与极小元，消解算法 求关系的传递闭包 输入 一次输入一个关系矩阵，每一行两个相邻元素之间用一个空格隔开，输入元素的行与列分别对应关系矩阵的行与列。 输出 输出该关系的传递闭包所对应的关系矩阵，要求格式与输入的格式相同。-Discrete programming, find the relationship between the transmission of closure, truth tabl
5346363636
- ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术，其次对子群体采用解散策略，即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体，最 后设置子群体创建时的半径阈值，避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时，极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
pixel
- 微软研究院最新去像素化插值算法，可以将分辨率极小的卡通动画图片转化为高分辨率的矢量图。-The new depixeling interpolation algorithm from Microsoft Research
PHEAP
- 联通图G的一个子图如果是一棵包含G的所有顶点的树，则该子图称为G的生成树 生成树是联通图的极小连通子图。所谓极小是指：若在树中任意增加一条边，则 将出现一个回路；若去掉一条边，将会使之编程非连通图。生成树各边的权 值总和称为生成素的权。权最小的生成树称为最小生成树，常用的算法有prime算法和kruskal算法。 -Unicom graph G is a subgraph of G is the one that contains all the vertices of the tree,
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
BPpredictinof-flood
- 针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力，遗传算法优化BP 神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法。以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象，前期74 项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa 月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子，建立汛期降水短期气候预测模型。-BP algorithm is easy to fall into local minimum, slow convergence, genet
crczxygj
- 【基本介绍】 这是一款在Windows下用来计算和校验字符串CRC值或者文件CRC值的工具，支持CRC16、CRC32校验，支持文件拖放功能。主要用途：验证下载后的文件是否与服务器上的文件一致。 【软件特点】 CRC的全称是循环冗余校验，其特点是：检错能力极强，开销小。CRC的实际应用是对一段信息(字节串)产生fingerprint(指纹码)，可以防止程序被他人“篡改”。其广泛用于在数据存储和数据通讯领域...另外也可用作杀毒校验技术的一部分，使得重复扫描速度加快了N倍
BFGS
- 最优化方法里的BFGS拟牛顿算法，针对特定的二元函数（可修改）给出极小点和最优值。-Optimization methods in the BFGS quasi-Newton algorithm for a particular binary function (can be modified) gives minimum point and the optimal value.
ercichaz23
- 机械优化设计主要包括建立优化设计问题的数学模型和选择合适的优化方法及程序两方面的内容.基于二次插值法的基本原理,通过实例,编写MATLAB程序进行求解,计算结果说明了二次插值法是一种求解一元函数极小点问题最优解的可行高效的方法.-Mechanical optimization design includes a mathematical model to optimize the design of the problem and choose the appropriate two aspec
PS0-SVR
- 支持向量机是建立在统计学习理论基础上的通用学习方法,它可较好地解决以往 很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题。笔者利用支持向量回归理论 和方法,建立支持向量机的预测模型,并利用winSVM 和MATLAB 软件进行了实例预测,与二次回归 预测值相比较,支持向量机预测模型具有更好的预测精度,且有很强的推广能力。-Support vector regression data
susan
- 主要思想就是：首先做一个和原图像等大的目标图像。然后用一个圆形的模板，用模板去遍历原图像每个像素，把模板内的每个像素都和模板中心像素比较，如果灰度小于一个阈值，那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一，直到结束。目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小，所以做一个反向的相减。img=max(img)-img,if img<g，这里的g也是自己给定的阈值，我这里取了2*max(img)/3这样的阈值，g越大，得到的点就越多。这步之后角点的值就成为局部极大了。最后进行非极大抑制，去除
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- RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。 RBF网络是一种3层前向网络，由输入到输出的映射是非线性的，而隐层空间到输出空间的映射是线性的，而且RBF网络局部逼近的神经网络，因而采用RBF网络大大加快学习速度并避免局部极小问题，
BPmatlab
- ＢＰ神经网络算法是在ＢＰ神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。-Back Propagation ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ
IFP_FCM
- IFP_FCM,改进型FCM(模糊C均值)聚类算法,由Frank Hoppner与Frank Klawonn于2003年提出,解决了FCM算法对初始值设定较为敏感、训练速度慢、在迭代时容易陷入局部极小的问题。并附带了Box和Jenkins煤气炉数据模型辨识实例。-IFP_FCM, modified FCM (Fuzzy C-Means) clustering algorithm, in 2003, proposed by Frank Hoppner and Frank Klawonn, FCM
STATS
- 本程序为描述统计常用变量计算 !调用计算最大值和最小值的冒泡程序，计算平均值，标准差，计偏态、峰态系数的函数等 !可以计算的统计变量包括下列各项： !n : sample size 样本大小 !mean : 平均值 !median : 中位数 !variance： 方差 !SD : 样本标准差 standard deviation !SEM : 样本平均数标准误：standard error of mean !ama
一字棋
- 井字棋 α-β剪枝算法 在简单的游戏中，能够从当前游戏状态出发，搜索游戏的博弈树并确定最优行动方案的算法是存在的。其中最有名的算法就是极小极大算法。对于简单的双人游戏，极小极大算法很有用。它是在轮流行动的游戏中选择最好的行动的一种方法。 在博弈树中的每一个结点（一个结点表示一个可能的行动方案）都可以保存一个值，该值用来定义对应行动在帮助玩家获胜方面的优良程度。因此，对于一个确定的结点，其子结点都有一属性来定义对应行动的相对优良程度。 井字棋其实就是三子棋(和五子棋类
matlab代码
- 针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题，提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势，通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量，根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量，之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明，该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势，能够保全信号的有效分量，克服了传统VMD去噪的盲目性，保证了去噪后信号的真实性。(Denoising by wavelet threshold t