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yichuansuanfa
- 遗传算法优化BP神经网络、改进的模糊C-均值聚类、遗传算法（粒子群算法、人工鱼群算法等）的投影寻踪模型等遗传算法的简单集合。-Genetic algorithm to optimize the BP neural network, an improved fuzzy C- average clustering and genetic algorithm,(particle swarm optimization (pso), artificial fish algorithm, etc.) of
zhinengjisuan
- 智能计算主要程序源码，有matlab的模糊聚类图像分割，还有VC++编写的模拟退火和遗传算法。-Intelligent Computing The main program source code, there is matlab fuzzy clustering image segmentation, as well as VC++ Prepared simulated annealing and genetic algorithms.
improved-fuzzy-c-means-clustering
- 该算法引入遗传算法对模糊c均值算法进行改进，并在iris数据集中进行实验验证，得到很高的正确率。-The algorithm genetic algorithm fuzzy c-means algorithm is improved, and focus on experiments in the iris data to obtain a high accuracy.
fuzzy-c
- 模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。-Fuzzy C- means algorithm is easy to converge to a local minimum, in order to overcome this drawback, the genetic algorithm is applied to the fuzzy C- means
zhinengkongzhi
- 详细介绍了应用matlab实现模糊控制，以及遗传算法等优化算法的原理内容-Details of the application matlab fuzzy control and genetic algorithm optimization algorithms work content
Fuzzy-controller
- 运用分布补偿法和极点配置法设计模糊控制器，其中配置极点运用遗传算法优化-Using distributed compensation method and pole assignment method to design the fuzzy controller, using genetic algorithm to optimize configuration of pole
Evolutionary-ANFIS-Training
- 用MATLAB实现自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构训练。代码中，首先创建一个初始原ANFIS结构，然后采用遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）来训练ANFIS。此进化训练算法可用于解决非线性回归函数逼近问题。-Implementation of adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) based on MATLAB. Code, the first to create an initial original ANFIS struct
cascade-fuzzy-controller
- 设计单级倒立摆的品级模糊控制器。运用串级模糊控制器控制单级倒立摆，内环模糊控制器控制角度，外环模糊控制器控制位移，运用种群遗传算法优化两个模糊控制器的参数。-Grade of single-stage inverted pendulum fuzzy controller is designed.Cascade fuzzy controller is used to control a single inverted pendulum, the inner ring control Angle o
CPPGA-FCM
- 使用C++语言实现遗传算法和模糊C聚类的结合-C++ Implementation of genetic fuzzy clustering algorithm C
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- vc++开发的图像分类，包括聚类分析，模糊聚类，遗传算法聚类等-vc++ Developed image classification, including cluster analysis, fuzzy clustering, genetic
pso
- PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域-the advantages of PSO is simple and easy to achieve without many parameters need to be adjusted. Now it has been widely used function optimization
VartiryPSO
- 粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。-The basic idea of Particle Swarm Optimization (PSO) is to find the optimal solution by cooperating and sharing information among individuals.
Untitled
- 《随机规划与模糊规划》5.5节的例子：基于随机模拟的遗传算法matlab代码-< stochastic programming and fuzzy programming >5.5 examples: stochastic simulation based genetic algorithm matlab code
GA-vrp
- 运输成本、货损成本、时间成本等的配送成本最小化和以模糊时间窗进行量化的客户满意度最大化的多目标优化模型，采用改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题。-A multi-objective optimization model to minimize the cost of transport and distribution costs, damage costs, costs of time and to quantify fuzzy time window to maximize custo
AForge.NET Framework-2.2.5
- AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源，还有很多应用程序例子，包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。 这个框架由一系列的类库组成。主要包括有: AForge.Imaging -- 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision -- 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro -- 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库 AF
MATAB神经网络30个案例分析
- 该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。(The PDF has a total of 30 MATLAB in the case of neural networks, including BP, RBF, SVM
93259120
- 动态的模糊聚类,用的是遗传算法,其中融合了并行遗传算法和免疫遗传算法,()
PSO
- 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。(The particle swarm optimization (PSO:Part
粒子群优化算法
- 粒子群优化（PSO）是一种进化计算技术（进化计算）。 捕食鸟行为的研究。粒子群算法（PSO）的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享找到最优解。 粒子群优化算法的优点是它简单且易于实现，没有多个参数。目前，它已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等遗传算法中。(The particle swarm optimization (PSO:Particle swarm optimization) is an evolutionary computing technology (Ev
mngtdeq20
- 动态的模糊聚类,用的是遗传算法,其中融合了并行遗传算法和免疫遗传算法,()