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搜索资源 - speed particle swarm optimization
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多阈值图像分类的粒子群优化算法，采用自然方法来提高优化速度和计算量-Multi-threshold image classification of the particle swarm optimization algorithm, using natural methods to improve the optimization speed and computation
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粒子群优化算法容易理解，实现简单，优化速度快，收敛性强。常用于解决种类最优化问题。-Particle swarm optimization algorithm easy to understand, easy to achieve, and optimize the speed and strong convergence. Types commonly used in the optimization problem to solve.
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微粒群算法与其它进化类算法相类似，也采用“群体”与“进化”的概念，同样也是依据个体（微粒）的适应值大小进行操作。所不同的是，微粒群算法不像其它进化算法那样对于个体使用进化算子，而是将每个个体看作是在n维搜索空间中的一个没有重量和体积的微粒，并在搜索空间中以一定的速度飞行。-Particle swarm optimization algorithm with other similar type of evolution, but also the use of " groups"
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改进粒子群算法。较好的全局收敛性。较快的速度。-Improvement of Particle Swarm Optimization. Better global convergence. Faster speed.
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基于粒子群算法的高速公路速度可变控制。可以用来仿真-Based on particle swarm optimization variable speed control of the highway. Simulation can be used to
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改进的粒子群算法--自适应粒子群算法，在普通的粒子群算法里面加入了熵和平均粒距的概念，收敛速度大大提高，用C实现-Improved particle swarm- adaptive particle swarm optimization, in which ordinary PSO joined the entropy and the concept of average distance, speed up the convergence, with the C implementation
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自适应粒子群算法，自适应粒子群算法，在普通的粒子群算法里面加入了熵和平均粒距的概念，收敛速度大大提高，而且不容易陷入局部最优，能更有效的解决复杂问题。-Adaptive particle swarm algorithm, adaptive particle swarm optimization, in which ordinary PSO joined the entropy and the concept of average distance, speed up the convergenc
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This code expains bayesian particle swarm optimization method.All files have been written on matlab 2007a. This method has been explianed with various benchmark functions. This optimization method can be directly compared with other unconstrained opt
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An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network
Abstract
This paper presents a new BP neural network
algorithm which is based on an improved particle swarm
optimization (PSO) algorithm. The improved PSO (which
is called IPSO) algori
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本程序采用粒子群算法进行计算，粒子群具有速度快的特点。-This procedure is calculated using the particle swarm optimization, PSO has the characteristics of speed.
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This article presents particle swarm optimization (PSO)-based optimal gain tuning of proportional integral (PI)
speed controller in an induction motor (IM) drive (30 hp) with mine hoist load diagram
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自己编写的matlab微粒群算法工具箱。微粒群算法（pso）是一种人工智能算法，速度比遗传算法快一些。-I have written matlab PSO toolbox. Particle swarm optimization (pso) is an artificial intelligence algorithm, the speed faster than the genetic algorithm.
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最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于
多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分
割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割
阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提
高了图像分割速度, 说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的
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粒子群算法是一种进化计算技术，来源于对鸟群捕食的思考,最早由Kenney与Eberhart
于1995年提出。在PSO中，寻找最优解被看做群体寻找目标。个体在搜索的过程中具有自己的位置和搜索速度。个体追寻最优个体在解空间中进行搜索。搜索的过程是一个反复的迭代过程。在这个过程中，个体完成的任务一是找寻自己认可的最优解；另个任务是获知群体得到的暂时最优解。
-The particle swarm optimization is an evolutionary computation tech
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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
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基于扩展记忆的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization based on memory）-This paper combines SVM with improved PSO (Particle Swarm Optimization with Extended Memory, PSOEM) and then builds PSOEM-SVM forecasting model. The PSOEM searches the solution space intelli
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本程序采用基本粒子群算法，共有8个测试函数，测试算法对复杂函数的收敛速度和收敛方差-This program uses a Particle Swarm Optimization, a total of eight test functions, test algorithm convergence speed and variance of complex functions
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粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比，它们均初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。不同的是：进化计算遵循适者生存原则，而PSO模拟社会。将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。 -Particle swarm optimization (PSO) is a kind of stochastic opti
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Considering the randomness and volatility of wind, a method based on B-spline neural network optimized by particle swarm
optimization is proposed to predict the short-term wind speed
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粒子群改进算法,基本粒子群算法，加快粒子群算法效率(Particle swarm optimization algorithm, particle swarm optimization algorithm to speed up the efficiency of particle swarm optimization algorithm)
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