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演化计算(实例-多峰函数最值)
- 演化计算是基于随即搜索的新算法；它的技术模型源于自然的演化。下面是一个例子，该函数是典型的多峰（震动剧烈）的函数。用的算法是郭涛算法。-evolutionary computation is based on the then new search algorithm; It stems from the technical model of the natural evolution. Below is an example of this function is a typical mult
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
AOLMM
- 基于局域法多步预报模型的混沌时间序列预报模型，对多个典型混沌序列的仿真测试表明，本算法具有良好的多步预测精度和较好的抗噪声能力-based multi-step prediction model of chaotic time series prediction model, a number of typical chaotic sequence of simulation tests show that the algorithm has a good multi-step forecast
optLib
- 提供了常用的优化算法，包括约束变尺度法，拟牛顿法，遗传算法，多目标优化算法，Hookjeeves算法等多种算法。使用时先写好优化模型，生成相应的dll此优化库可以根据选择的算法对优化模型进行优化求解。-provide a common method of optimization, including CVMO1-, quasi-Newton method, genetic algorithm, multi-objective optimization algorithm, Hookjeeves
qhann
- 清华人工神经网络电子讲稿.介绍人工神经网络及其基本网络模型，使学生了解智能系统描述的基本模型掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题.掌握软件实现方法。-Qinghua ANN electronic scr ipt. On artificial neural networks and basic network model, to enable students to understand the intelligent
libsvm-weight-2.81
- 一种基于局部密度比权重设置模型的加权支持向量回归模型来单步求解多分类问题：该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权lib支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器,希望对大家有用!
MDwnn
- 多输入多输出的小波网络模型，需安装matlab神经网络工具箱用的是青岛海洋大学学报上那篇论文的模型,嵌入了开发的初始化算法，程序里有较为详细的说明，很好用
EM
- EM算法介绍及Matlab演示代码(一维和多维高斯混合模型学习算法)-Introduction of EM algorithm and Matlab codes that implement the algorithm
rl
- 人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络
HybridalgorithmbasedonabalancedstudyofMTSP
- 基于混合算法的均衡路程MTSP研究 给出了MTSP的整数线性规划模型、分类, 提出了均衡各旅行商访问路程和均衡各旅行商访问人数的多目标 问题针对均衡各旅行商访问路程的设计了相应的求解算法, 求解算法为遗传算法和一的混合算法给出了相应 的示例和实验结果, 并对实验结果的有效性进行了研究-Hybrid algorithm based on a balanced study of MTSP given distance of the MTSP integer linear programm
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
HSOGA
- 《求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法》一文的源码，见软件学报2010年第6期的文章。该代码中的自适应正交叉遗传算子有极强的搜索能力，特别适合高维工程函数模型的优化，如机器人多自由度的数学模型优化。虽然本人虽已不从事什么学术上的研究，但若你借鉴了其中的代码或者思想，请把该文献加入到你的参考文件中，谢谢。-" Global Optimization Problem with adaptive orthogonal genetic algorithm," a source te
xuanting
- 单传感器多目标多模型跟踪算法的研究 悬停飞行器 目标命中 射表-target tracking
mubiaogenzong
- 关于交互多模型目标跟踪的一篇很好的参考文献。算法具体，可直接编程。-Interacting multiple model target tracking on an excellent reference. Algorithm specific, direct programming.
aimm
- 自适应多速率交互式多模型算法,kalman ,ut,i-adaptive imm
Genetic-Algorithm
- 本例应用遗传算法实现了对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。-In this case the genetic algorithm is applied to implement for some nonlinear, model, multi-objective function optimization problem, with other optimization methods are difficult to sol
good_very
- 本程序为交互式多模型算法,提供IMM跟踪功能,不错的 很好-This procedure for the interactive multiple model algorithm, IMM tracking capability, good is very good
network1
- 应用人工神经网络的建模方法，采用多层感知器的模型结构，利用自适应学习速率的BP学习算法(The application of artificial neural network algorithm and the model structure of multilayer perceptron)
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
遗传算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如