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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
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微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt
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This M-file is about using Particle Swarm Algorithm (PSO) to train a Fuzzy Neural Network.
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fuzzy inertia weight particle swarm optimization
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模糊粒子群的MATLAB实现，我们知到粒子群是一种智能方法-MATLAB fuzzy particle swarm to achieve, we know that PSO is an intelligent way
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模糊分割，基于混沌粒子群以及二维直方图的斜分阈值分割-Fuzzy partition, based on chaotic particle swarm and the oblique two-dimensional histogram thresholding
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本文提出了一种基于图像配准的自动目标识别算法,图像配准算法采用基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法作为搜索策略。在图像精确配准的基础上,通过图像间的相互转换,间接实现了目标的准确识别。仿真试验结果表明,该方法可以实现复杂背景下目标的准确识别。
-This paper presents a novel image registration algorithm for automatic target recognition, image registration algo
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mtlab粒子群优化模糊RBF神经网络整定PID控制-mtlab Particle Swarm Optimization Fuzzy RBF neural network PID control tuning
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
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MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
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关于模糊车辆路径问题的多目标粒子群算法，里面有作者提出的实数编码方式，在经典的MOPSO基础上完成的。模糊包括模糊需求、模糊旅行时间和模糊服务时间多重模糊特性。-Fuzzy vehicle routing problem with multi-objective particle swarm algorithm, which has the real number encoding, proposed by the authors in classic MOPSO based on. Fuzzy
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模糊多目标粒子群算法，基于matlab环境，可供学习者参考。-Fuzzy multi-objective particle swarm algorithm, based on the Matlab environment for learners Reference.
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神经网络的经典应用，小波神经网络、离散神经网络、模糊神经网络、遗传算法、粒子群优化-Classic application of neural networks, wavelet neural network, discrete neural networks, fuzzy neural networks, genetic algorithms, particle swarm optimization
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The performance of fuzzy logic (FLC)control optimized by particle swarm optimization (PSO) for semi-active suspension system using magneto-rheological (MR) damper . MR damper is an intelligent damper filled with particle magnetic polarizable and susp
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综合粒子群和蚁群算法，再利用遗传算法中交叉编译算子；再引入模糊技术，形成模糊自适应粒子群和蚁群混合算法，求解TSP问题-Integrated particle swarm and ant colony algorithm, and then genetic algorithm is used to cross compile operator then introduced the fuzzy technology, forming a fuzzy adaptive particle swar
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遗传算法优化BP神经网络、改进的模糊C-均值聚类、遗传算法（粒子群算法、人工鱼群算法等）的投影寻踪模型等遗传算法的简单集合。-Genetic algorithm to optimize the BP neural network, an improved fuzzy C- average clustering and genetic algorithm,(particle swarm optimization (pso), artificial fish algorithm, etc.) of
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针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte
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Fuzzy Systems
Applications
Home \ Multiobjective Optimization \ Multi-Objective PSO in MATLAB
ypea121-mopso
Multi-Objective PSO in MATLAB
in Multiob
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We describe in this paper a new hybrid approach
for mathematical function optimization combining Particle
Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GAs)
using Fuzzy Logic for parameter adaptation and integrate the
results. The new evol
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模糊粒子群算法 用于解决参数寻优和工程最优化问题 亲测程序可以完美运行 希望可以帮到你-Fuzzy particle swarm algorithm for solving the parameter optimization and engineering optimization problems pro-test program can run perfectly hope you can help
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