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搜索资源列表

  1. TemperatureControl(C++)

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  2. 基于模糊控制的温度控制模拟,本程序将模仿一个简单具有滞后特性的温度控制系统,采用模糊控制的方法,实现当前温度达到目标温度的有效控制。-based on fuzzy control of the temperature control simulation, This program will imitate a simple lag characteristics of the temperature control system, using fuzzy control methods the
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:36kb
    • 提供者:linvg
  1. trilearn_2001_release.html.tar

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  2. 仿真人工智能是指用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器的智能化,人工情感指用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的情感,使机器具有识别、理解和表达情感的能力。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:980.94kb
    • 提供者:刘润丹
  1. test1

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  2. 蚁群算法是模仿真实的蚁群行为而提出的一种模拟进化算法,蚂蚁之间是通过一种信息素的物质传递信息的,蚂蚁在运动的过程中能够在经过的路径上留下该物质,而且能够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向。它是一种通过类比组合优化和蚁群觅食行为而构造的一种算法,可以用来解决各种组合优化问题,本代码用来解决生产调度问题
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:20.59kb
    • 提供者:穆海华
  1. GA_Matlab

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  2. 在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“进化算法(evolutionary algorithm)”的随机优化技术在解这类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前,进化算法主要包括三个研究领域:遗传算法、进化规划和进化策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较成熟、广为人知的算法。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:182.61kb
    • 提供者:starboy_2nd
  1. TSPGA

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  2. 使用遗传算法解决TSP问题,通过模仿生物遗传的方法计算TSP路径
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:3.99kb
    • 提供者:mercury
  1. GeneAnt

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  2. 使用遗传算法和蚁群算法解决TSP问题,通过模仿生物遗传的方法计算TSP路径
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:77.49kb
    • 提供者:mercury
  1. 1234

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  2. 组合优化问题的人工鱼群算法应用 通过模仿鱼类的行为方式,提出了一种基于动物自治体的优化方法—人工鱼群算法(Artificial Fish- school Al2 gorithm) ,并将其用于组合优化问题的求解. 介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念,给出了具体的实 现方法. 最后以TSP 问题为例对该算法进行仿真测试. 结果表明它具有快速收敛的能力.
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:97.92kb
    • 提供者:馨竹
  1. jqa

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  2. 这是一个遗传算法的C代码,能有效的模仿人工生命模拟。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:7.54kb
    • 提供者:flying
  1. 蚂蚁

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  2. 蚁群算法上传一个文件这么复杂啊?生命在长期进化过程中,积累了很多新奇的功能,人类很早就从中得到启发而改进自己的工具,如史书中记戴“见蓬转而做车辑”,传说鲁班被茅苇划破,而发明锯子……也许早先的发明,只是偶然的模仿和发现,后来人们已有意识地进行这方面的研究,这就是“仿生学”。仿生学顾名思义就是模仿生物的某些功能的学问。有名的例子很多,如模仿海豚皮而构造的“海豚皮游泳衣”、科学家研究鲸鱼的皮肤时,发现其上有沟漕的结构,于是有个科学家就依照鲸鱼皮构造,造成一个薄膜蒙在飞机的表面,据实验可节约能源3%,
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:24.59kb
    • 提供者:陆锋
  1. SOM

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  2. 自組織映射網路(SOM) ,一種以競爭架構為學習基礎的類神經網路模式 SOM網路是模仿腦神經細胞『物以類聚』的特性 -Network self-organizing map (SOM), a competitive framework for the learning-based neural network model of SOM network is based on nerve cells 』『物以类聚characteristics
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:237.8kb
    • 提供者:linli
  1. ApplicationofQuantumGAinPIDcontrol

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  2. 一种模仿量子特性改进了的遗传算法在PID控制中的应用-Quantum Properties of a mimic improved genetic algorithm in the application of PID control
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:274.38kb
    • 提供者:Jack
  1. rengong

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  2. ,许多最优化问题性质十分复杂,很难用 传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难 解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“ 进化算法(evolutionary algorithm)” -evolutionary algorithm
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-25
    • 文件大小:8.2mb
    • 提供者:hexuming
  1. GA

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  2. 用遗传算法简单一元函数优化实例,效果较好,可以模仿做-Easy to use genetic algorithm function optimization examples of one dollar, the effect is better to do can be replicated
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1.27kb
    • 提供者:hessen
  1. robot

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  2. 一个模仿机器人的程序,能实现现实中人的基本动作,和大家一起分享-An imitation of the robot program to achieve the basic reality of human action, to share with everyone
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:772.67kb
    • 提供者:
  1. PSO_CPP

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  2. 微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术,由Eberhart和Kennedy于1995年提出。微粒群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这些群体按照一种合作的方式寻找食物,群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。-Particle Swarm Optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique by Eberhart and Kennedy ma
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:10.01kb
    • 提供者:王健
  1. ant-colony

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  2. 蚁群优化算法的基本思想是模仿蚂蚁依赖信息素进行通信而显示出的社会行为-The basic idea of ​ ​ ant colony optimization algorithm is to mimic the ants rely on pheromones to communicate and show social behavior
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-04
    • 文件大小:2.27kb
    • 提供者:周同同
  1. 1

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  2. 基于遗传算法的PID算法参数研究 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-26
    • 文件大小:181.8kb
    • 提供者:冯蒙霜
  1. rw4r23er

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  2. 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-24
    • 文件大小:99.98kb
    • 提供者:冯蒙霜
  1. 34523-

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  2. 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:234.08kb
    • 提供者:冯蒙霜
  1. 5436546

    0下载:
  2. 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息-GA
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:412.18kb
    • 提供者:冯蒙霜
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