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GENNET是一个通过遗传算法优化权重的16个神经元的全连接神经网络。训练目的是使网络在一定假设的激励下,随时间产生同目标函数同样的响应,即:可以把此网络制作为一个任意波形的信号发生器。
程序分3个示例说明遗传算法进化过程中网络输出的变化趋势。可以看出网络输出(蓝色曲线)随着时间变化逐渐逼近目标函数(红色曲线)。此程序不仅可以学习遗传算法,也可以用于研究全连接网络的直观示例。-GENNET is a genetic algorithm to optimize the weights b
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此代码的功能是实现网络纠错当中的循环冗余码纠错法,即输入一个初使二进制比特流与生成多项式可以得出一个拥有循环冗余纠错码的二进制比特流,此比特流如果转输到目的地就可以进行差错验证了,以保证代码的正确传输。代码注释里有详细的测试数据与说明。-This code is a network error-correcting function among the cyclic redundancy code error correction method, that is early to make a
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lingjian.m-----蒙特卡罗方法
lingjian.m使用零件初始值,用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。
accyouhua为标定值的函数,而lingjian不是一个函数,在其中已给出了一组标定值的值。
退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火
连续型多个变量组合优化问题
这是对模拟退火方法的一次练习,结果证明模拟退火确实是一
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