搜索资源列表
-
0下载：
实现共轭梯度法的实例，该算法是一种优化算法，其具体优越性相信用者自知！-achieve conjugate gradient method example, the algorithm is an optimization algorithm, the specific advantages of knowing who to believe!
-
-
0下载：
优化算法,共厄梯度法
fortran 90编译-optimization algorithm, a total of Ecuador gradient method FORTRAN 90 compiler
-
-
0下载：
In the last twenty years, the design of efficient function optimizers has been a crucial topic of research work. Many theoretical and practical research problems involve combinatorial optimization, which is obtaining the optimal solution among a fini
-
-
1下载：
这是一个快速的拟牛顿法程序，非常实用，非常强大-FMINLBFGS is a Memory efficient optimizer for problems such as image registration with large amounts of unknowns, and cpu-expensive gradients.
Supported:
- Quasi Newton Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS).
-
-
-
3下载：
L-M算法。除了动量法(基于梯度下降的训练算法)外，学习率自适应调整策略是BP算法改进的另一种途径，它利用Levenberg-Marquardt优化方法，从而使得学习时间更短。其缺点是，对于复杂的问题，该方法需要很大的存储空间。 -L-M algorithm. In addition to momentum (based on the gradient descent algorithm for training), learning rate adaptive strategy is to i
-
-
1下载：
基于BP神经网络识别字符.
BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。-BP neural network based character recognition. BP neural network algorithm is a set of sample input and output is
-
-
3下载：
基于粒子群和BP神经网络的混合优化策略算法。将改进PSO算法与BP神经网络结合，用PSO算法取代梯度下降法来优化神经网络的连接权值和阈值。程序简单易懂。-Based on Particle Swarm and the BP neural network algorithm for hybrid optimization strategy. Will improve the PSO algorithm and BP neural network, using PSO algorithm to re
-
-
0下载：
遗传算法(GA)是一类借鉴生物界自然选择和遗传原理的随机优化搜索算法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体间的信息交换、搜索不依赖于梯度信息。-Genetic algorithms (GA) is a type of reference biological principle of natural selection and random genetic optimization search algorithm. Its main feature is a group of search s
-
-
0下载：
ICA Clustering
In computer science, Imperialist Competitive Algorithm (ICA)[1] is a computational method that is used to solve optimization problems of different types. Like most of the methods in the area of evolutionary computation, ICA does n
-
-
1下载：
遗传算法虽然全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能搜索到函数优化问题的次优解，而不是最优解，特别是函数具有多个峰值时，遗传算法易陷入局部极小，不能找到真正的全局最优解。非线性规划因多采用梯度下降方法求解，而具有极强的局部搜索能力。因此，本源代码结合两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，另一方面采用非线性规划进行局部搜索，以得到函数优化问题的全局最优解。实验证明，这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题，而且具有很高的迭代寻优效率，取得了满意的结果。-Global s
-
-
0下载：
差分进化算法（DE）是一种用于优化问题的启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法[1] 。同遗传算法一样，差分进化算法包含变异和交叉操作，但同时相较于遗传算法的选择操作，差分进化算法采用一对一的淘汰机制来更新种群。由于差分进化算法在连续域优化问题的优势已获得广泛应用，并引发进化算法研究领域的热潮。 差分进化算法由Storn 以及Price [2]提出，算法的原理采用对个体进行方向扰动，以达到对个体的函数值进行下降的目的，同其他进化算法一样，差分进化算法不利用函数的梯
-
-
0下载：
机器学习算法，Logistic回归算法，最优化理论和梯度下降-Machine learning algorithms, Logistic regression algorithm, optimization theory and the gradient descent
-
-
0下载：
backward propagation of errors , is a common method of training artificial neural networks used in conjunction with an optimization method such as gradient descent. The method calculates the gradient of a loss function with respects to all the weigh
-
-
0下载：
最优化方法中的共轭梯度法，使我们老师写的matlab代码，绝对没有问题-Optimization Method of Conjugate Gradient Method
-
-
1下载：
遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
-
