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- 蚁群算法作为一种新的智能计算模式, 由于其离散性本质而在组合优化问题上取得 巨大成 功,但这也限制了它在连续问题求解中的应()
TensorFlowSharp
- TensorFlow? 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系
run
- 实现物体分类，在神经计算棒下实现物体的分类，运用雨交通智能车载，实现障碍物的判断(Realization of object classification)
iexact_alm_rpca
- 用于求解ADMM问题比较完整的程序代码，智能计算一些问题中有很好的应用(A complete program code for solving ADMM problems, intelligent computing has a very good application in some problems)
psoSphere
- pos算法是一种智能算法，具有很好的收敛特性，且能够很好的对问题进行优化，从而获得良好的计算结果。(The pos algorithm is an intelligent algorithm, has good convergence characteristics, and can be a good optimization of the problem, so as to obtain good calculation results.)
nichingparticle-swarm-optimization
- 粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用
- 免疫算法受生物免疫系统启发，是在免疫学理论基础上发展起来的一种新兴的智能计算算法(Immune algorithm, inspired by biological immune system, is a new intelligent algorithm developed on the basis of immunology theory.)
BSO -
- 头脑风暴优化算法（Brain Storm Optimization Algorithm,简称 BSO 算法）作为一种新型的智能优化计算方法，在解决经典优化算法难以求解的大规模高维多峰函数问题是显示出其优势。(Brain Storm Optimization Algorithm (BSO), as a new intelligent optimization method, has shown its advantages in solving large-scale multi-modal fu
遗传算法理论,应用与软件实现 随书源码
- 遗传算法理论,应用与软件实现随书源码 《遗传算法:理论应用与软件实现》全面系统地介绍了遗传算法的基本理论，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了遗传算法的产生与发展、基本思想、基本操作以及应用情况；第2章介绍了基本遗传算法；第3章论述了遗传算法的数学基础；第4章分析了遗传算法的多种改进方法；第5章初步介绍了进化计算理论体系；第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题；第7章介绍了遗传算法应用于组合优化问题；第8章介绍了遗传算法应用于机器学习；第9章讨论了遗传
[MATLAB R2017a
- [MATLAB R2017a模式识别与智能计算][辛焕平][程序源代码](Pattern recognition and intelligent computing matlab 2017A)
M-Files
- 有限元计算在有限应变描述下基于3D应变的形状记忆合金本构模型的数值实现提交给智能材料和结构。(Finite element calculation)
GAforPathPlaning
- 采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。 利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。 用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题
Stock
- 在浩瀚的宇宙中，有一个存在智能生物的星球，名为Z星。与地球相似，在Z星上也存在着股票交易所。对于某只股票，Z星的交易规则如下： 1. 股票可以通过报价指令某个报价进入市场，市场中可以存在某只股票的多个报价。 2. 股票可以通过退出指令取消一次报价。但每次退出指令只会取消当前市场中该股票最早的那次报价。 3. 股票某时刻的总价值为其在市场中的最高报价和总报价数的乘积。股票的总价值有可能为负值。 由于Z星的文明较为落后，计算机刚刚兴起不久。先假设Z星的股票市场中仅存在一支股
matlab模式识别
- 杨淑莹——模式识别与智能计算的matlab实现代码，非常好用！
遗传算法例程code
- 遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
三合一机械臂(STM32)
- 本机械手设计为两部分，硬件和软件。通过硬件和软件做成一款智能化产品，功能上更为创新，可以通过电脑进行实时监控和修改修改相关参数。在控制策略上优先采用摄像头方案，对抓取的物体实时监控和数据分析，通过运动控制算法和PID 计算物体位置。总体设计就是为了让各个开源模块能够联动起来工作，形成一个智能产品。(The manipulator is designed into two parts, hardware and software. Through the hardware and software
黄金高频刷单EA
- ea会实时计算开仓条件，能实现智能开仓平仓，每单都带有移动止损止盈和固定止损止盈 合理选择一个价位下单，避免频繁的加单加大风险，并且这个EA只要一个小的回调就能快速的走单，一般不会持仓过夜 本智能系统只有几个简单的参数，参数也都是汉化的，也都是通俗易懂的，所有一切信号处理都是自适应，跟据行情变化而变化 其适应性和稳定性能也是不容小觑的 加载货币：XAUUSD 加载周期：1M 建议资金10000起跑比较好，最低5000起跑