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NEA
- 针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。 -against existing genetic algorithms in three-dimensional nonlinear optimization for the shortage, the paper presents a ni
ProSOM
- SOM的学习规则有三个主要阶段： 1）寻找与输入模式xk最接近的连接权向量Wj*=（wj*1, wj*2,….., wj*N） 2）将该连接权向量Wj*进一步朝向与输入模式xk接近的方向调整 3）除调整连接权向量Wj*外，还调整邻域内的各个连接权向量，并随着学习次数的增加，逐渐缩小邻域范围-SOM learning rules are three main stages : 1) Find the input mode xk closest to the connection wei
svm_matlab_zhao
- Matlab下面的支持向量机的程序包。。应用范围很广-Matlab following SVM package. . Application very wide scope. .
nsga2code
- 改进的deb的nsga2源代码，比原来的nsga2适用范围更广-Deb' s nsga2 improved source code, than the original scope of application of a broader nsga2
guzhangzhuanjiaxitong
- 故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位 专家具有的知识、 经验、 推理、 技能综合后编制成的大型计 算机程序， 它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能 用语言描述、 思维推理的复杂问题， 扩展计算机系统原有 的工作范围使计算机系统有了思维能力， 能够与决策者进 行 “对话” ， 并应用推理方式提供决策建议， 专家系统在故 障诊断领域的应用非常广泛， 故障检测与诊断技术与专家 系统相结合， 使工程的安全性与可靠性得到保证。-Fault diagnosis exp
CirclePSOPID
- 带扰动园的粒子群源程序，通过扰动园驱散粒子，使之能在更大的范围寻解，跳过极点，到达最点。-Park DISTURBED swarm source, through the park to disperse the particle disturbance, so that it can find solutions in the larger scope, skip the pole to reach the most points....
NeuralNetWork
- 人工神经网络判断0~9个数的奇偶性，可以适当扩大判别范围-Artificial neural network to determine the number of 0 to 9 parity, you can determine the appropriate scope of expansion
XMLarithmetic
- 针对 XML 数据半结构化的特点及概率查询理论，结合蚁群算法，提出添加杂交算子和更新信息素的方法，该方法不仅能动态选 择数据查询方向，而且能避免无效查询，扩大数据查询范围，提高收缩效率。模拟测试证明了该方法能优化XML查询。-Semi-structured XML data for the characteristics and the probability of query theory, combined with the ant colony algorithm, crossover
constrain-opt
- 针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法。CPSO算法利用混沌搜 索的全局遍历性、随机性和规律性等特点, 引导粒子在全局范围内搜索, 从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点。 该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据, 并用惩罚函数法处理违法约束的粒子, 当基本粒子群算 法陷入早熟时, 随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索, 直至满足迭代收敛条件为止。CPSO算法能提高种群的多 样性和粒子搜索的遍历性, 从而有效提高了PSO算法的收
chuangjianshizhizhongqun
- 创建实数值种群避免了二进制种群的编码与解码指定种群的大小及每个个体的范围-To create real value population to avoid the binary population of encoding and decoding specifies the size of the population and the scope of each individual
ga-SIMPLE
- /求下列元素的最大值：目标函数max=f(x1,x2)=x1*x1+x2*x2 取值范围在{1，2，3，4，5，6，7} //本算法在选择时使用：轮盘赌选择法、交叉时使用：单点交叉。 -A maximum of the following elements: objective function Max = f (x1, x2) x1+ x2 = x1** x2.Scope in,2,3,4,5,6,7 {1}This algorithm is used when the choice