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搜索资源列表

  1. genmix

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  2. GUI FOR GENERATING MULTIVARIATE RANDOM VARIABLES FROM MIXTURE的matlab实现-GUI FOR GENERATING MULTIVARIATE RANDOM VA RIABLES FROM MIXTURE achieve the Matlab
  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:4.45kb
    • 提供者:黄风
  1. randomnumber

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  2. 关于产生均匀分布和标准正态分布的随机变量的VC程序-on the production and distribution of uniform standard normal distribution of random variables VC Program
  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:1.43kb
    • 提供者:宋淑芳
  1. scripts

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  2. 在一个任意的天线方向图下,利用遗传算法使其接近所给的理想天线方向图。这种方法已经在NASA和其他机构中所利用来制造航天器。这些程序是自动生成一个2.4GHz的微波天线,利用遗传算法和NEC2模拟工具,来实现优化天线。包括最初级的简单双极形天线,在这个基础上又设计了三维空间中两部分天线和三维空间中多部分天线。-In a partially random antenna layout, and use a genetic algorithm to evolve a better solution.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:10.81kb
    • 提供者:胡云
  1. kalman-filter

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  2. 当输入由白噪声产生的随机信号时,使期望输出和实际输出之间的均方根误差达到最小的线性系统。一种以状态变量的线性最小方差递推估算的方法。-When the input generated by the random white noise signal, the desired output and actual output of the RMS error to a minimum between the linear system. A kind of state variables of t
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-22
    • 文件大小:6.6mb
    • 提供者:王健
  1. libDAI-0.3.0

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  2. libDAI is a free/open source C++ library that provides implementations of various (approximate) inference methods for discrete graphical models. libDAI supports arbitrary factor graphs with discrete variables this includes discrete Markov Rando
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:1.73mb
    • 提供者:newmerce
  1. matlab-accessory_parameter

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  2. lingjian.m-----蒙特卡罗方法 lingjian.m使用零件初始值,用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。 accyouhua为标定值的函数,而lingjian不是一个函数,在其中已给出了一组标定值的值。 退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火 连续型多个变量组合优化问题 这是对模拟退火方法的一次练习,结果证明模拟退火确实是一
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-24
    • 文件大小:4.11kb
    • 提供者:吴自强
  1. Differential-Evolution

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  2. DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题,其主要工作步骤与其他进化算法基本一致,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始,利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源,将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体,该操作称为变异。然后,变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合,生成试验个体,这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1.55kb
    • 提供者:文文山
  1. matlab Q学习仿真

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  2. Qdemo演示程序 Qlearning Q学习主程序 调用 drnd(随机变量生成函数) 任务改变时,要设当改变execut子函数和一些脚标变换函数。 用于打印状态的statements也要改一下。(Qdemo demo The main program Qlearning Q learning Call DRND generating function (random variables))
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

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