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开发环境:Matlab
简要说明:动量-自适应学习调整算法。在实际应用中，原始的BP算法很难胜任，因此出现了很多的改进算法。BP算法的改进主要有两种途径，一种是采用启发式学习方法，另一种则是采用更有效的优化算法。本例采用动量BP算法，来实现对网络的训练过程，动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性，有效地抑制网络陷于局部极小。-development environment : Matlab Brief Descr iption : Momentum-adaptive learning
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基于学习的深度优先搜索算法，一种通用的启发式搜索算法用于确定的，非确定以及MDPs环境中-Learning Depth-First Search:A Unified Approach to Heuristic Search in Deterministic and Non-Deterministic Settings,and its application to MDPs
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Simulated Annealing (SA) is a smart (meta)-heuristic for Optimization. Given a cost function in a large search space, SA replaces the current solution by a random "nearby" solution. The nearby solution is chosen with a probability that depends on the
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Abstract. In this paper, we propose a method of hiding sensitive classification
rules from data mining algorithms for categorical datasets. Our
approach is to reconstruct a dataset according to the classification rules
that have been checked an
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地面探测器发现海杂波中的目标一种方法 并有仿真-Based upon observations from real radar data measurements, a
heuristic approach exploiting a salient aspect of the idealized LRT
is developed which is shown to perform well when applied to real
measured sea clutter
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蚁群算法(ant colony algorithm，简称ACA)是20世纪90年代由意大利学者M．Dorigo等人首先提出来的一种新型的模拟进化算法．它的出现为解决NP一难问题提供了一条新的途径．用蚁群算法求解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等，取得了一系列较好的实验结果．虽然对蚁群算法研究的时间不长，但是初步研究已显示出蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面具有一定的优势，表明它是一种很有发展前景的方法．蚁群算法的主要特点是：正反馈、分布式计算．正反馈
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clips最新版
CLIPS是一种专家系统工具，最初由NASA/Lyndon B. Johnson太空中心软件技术研究室开发出来。自1986年首次发布以来，CLIPS经历了不断的改进和完善。现在它已经被广泛的应用在数以万计的全球用户中。 CLIPS被开发出来以促进集成人类知识和经验的软件发展。 在CLIPS中，知识的表示有三种方式： l 规则，规则表示法是基于启发式经验知识库的首要选择。 l 自定义函数和通用函数，这种方式是程序式知识表示的首选。 l 面向对象设计，也
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KMEAN C#
In data mining, k-means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean. This results in a partitioning of the data sp
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Spoil names of symbols with C linkage, so use an heuristic approach to check if the name should be demangled.
-Spoil names of symbols with C linkage, so use an heuristic approach to check if the name should be demangled.
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OCCH RANDOMNESS (Optimised Connected Coverage Heuristic) approach Algorithm for WIreless Sensor Networks in Matlab
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受帝国主义殖民竞争机制的启发，Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出了一种新的智能优化算法—帝国竞争算法 (ICA)。与GA, PSO, ABC等受生物行为启发的群智能算法不同，ICA受社会行为启发，通过摸拟殖民地同化机制和帝国竞争机制而形成的一种优化方法。ICA也是一种基于群体的优化方法，其解空间由称为国家的个体组成。ICA将国家分为几个子群，称为帝国。在每个帝国内，ICA通过同化机制使非最优的国家(殖民地)向最优国家(帝国主义国家)靠近，该过程类似于PSO。帝国竞争机制
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