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模拟退火例子1
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子2
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子3
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
empca
- 用EM算法估计PCA参数，效果比传统的PCA要好，原文发表于神经计算杂志上，有兴趣者可以先看论文。-using EM algorithm parameters estimated PCA results than the traditional PCA better, in the language of neural computation published in the magazine, those who are interested can read papers.
selfref
- 当我们用摄像机照射电视机，再把摄到的图案展现在电视屏幕上，这会产生什么？答案似乎应该是什么都没有，因为电视机显示的就是它自己，而它自己正在显示的内容也就是它自己……。然而当我们调节电视机的设置参数、拉大摄像机的焦距，让电视机往它自身内部运动的时候，惊奇的现象出现了：一个一个的复杂结构不断地从电视屏幕中产生、飞出，就好像星系的诞生！当我们旋转摄像机呈一个角度的时候会得到类似左图的“旋转星系”。本Java程序就是在计算机上模拟了这个过程。然而，摄像机-电视这样的自指系统不仅仅能产生如此丰富的复杂图案
遗传算法TDOA解决
- 用遗传算法解决通信中的TDOA问题 文件名 program 完成功能 求出在进行account_test次的试验中每一次的最优染色体，并且求出均值MV，和均方误差MSE 文件名 definition_constant( ) 完成功能 对各个常量试验参数进行设定 文件名 main_program 完成功能 完成一次试验的计算 文件名 all_Noise 完成功能 计算TDOA值（由基站所测量的TDOA（受到噪声的干扰）) 文件名 gen_ini_pop_
immunity
- 提供一个人工免疫算法源程序，其算法过程包括： 1.设置各参数 2.随机产生初始群体——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障类型编码，每一行为一种！code(1,:)，正常；code(2,:)，50％；code(3,:)，150％。实际故障测得数据编码，这里Unnoralcode,188％ 4.开始迭代（M次）： 1）计算目标函数值：欧氏距离[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2）计算群体中
yichuansource
- 这是我在解决电梯动力学参数写的简单遗传算法（程序带目标函数值、适应度值计算，但是我的适应度函数因为目标函数的计算很特殊，一起放在了程序外面计算,在此不提供）-This is my resolve to write lift kinetic parameters of a simple genetic algorithm (procedures with the objective function value, fitness terms, but my fitness function for
Tsai3D_with_demo
- 这是著名的Tsai摄像机内外参数标定的源码，可以应用在计算机视觉计算中。-This is the famous Tsai camera calibration parameters of the internal and external source, for use in computer vision calculation.
zhang2D_with_demo
- 中科院张的摄像机内外参数标定的源码和例子，可以在计算机视觉计算中试用-Chinese Academy of Sciences and outside the parameters of the camera calibration of the source code and examples, the computer can calculate the visual trial
PsoForMatlab
- PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。
CMVSOGA
- 这是我在解决电梯动力学参数写的简单遗传算法（程序带目标函数值、适应度值计算，但是我的适应度函数因为目标函数的计算很特殊，一起放在了程序外面计算,在此不提供）。
BP
- 基于BP神经网络的 参数自学习控制 （1）确定BP网络的结构，即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q，并给出各层加权系数的初值 和 ，选定学习速率 和惯性系数 ，此时k=1； （2）采样得到rin(k)和yout(k)，计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）计算神经网络NN各层神经元的输入、输出，NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 ， ， ； （4）根据(3.34)计算PID控制器的输出u(k)； （5）进行神经网络学习，在线调整加权
yichuansuanfa
- 电梯动力学参数写的简单遗传算法（程序带目标函数值、适应度值计算，但是我的适应度函数因为目标函数的计算很特殊，一起放在了程序外面计算,在此不提供）。
psot
- 粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。
PSOt
- 微粒群工具箱PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。
Boltzmann Machin
- 仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结
隶属度函数计算程序
- mf()计算模糊集合中论语元素的隶属度，y代表中心值，z代表分布参数，隶属度函数采用对称三角函数-mf () calculated fuzzy set Analects elements of membership, y values represent the Center, z representatives distribution parameters, membership function symmetrical trigonometry
duomubiaoyichuan
- 多目标遗传算法应用于电火花机床参数优化，优化过程简单，计算结果准确，收敛速度明显加快-Multi-objective genetic algorithm optimization applied to EDM, the optimization process is simple, accurate calculations, significantly speeding up the convergence rate
caracteranaysis_fault
- BP神经网络的时域频域特征参数计算公式，用以计算参数的敏感性-BP neural network for time domain frequency domain parameters of the formula used to calculate the sensitivity of parameters