搜索资源列表
MCRGSA
- MCRGSA------组播路由问题遗传模拟退火算法 ％M-----------遗传算法进化代数 ％N-----------种群规模，取偶数 ％Pm----------变异概率调节参数 ％K-----------同一温度下状态跳转次数 ％t0----------初始温度 ％alpha-------降温系数 ％beta--------浓度均衡系数 ％ROUTES------备选路径集 ％Num---------到各节点的备选路径数目 ％Cost-------
updatesimplexmethod
- 单纯形法是一种不错的随机搜索算法，但是其受初始值的选取，步长大小的影响较大，容易陷入局部收敛。程序中列出了基本单纯形法，和几种改进的单纯形法，包括变步长的单纯形法，单纯形加遗传算法等。-simplex method is a good random search algorithm, but its initial value by the selection, step in a larger size, easy to be trapped into local convergence. P
UAStar.rar
- 这是对A*寻路算法的一个封装.使用非常简单:1.指定寻路区域的大小(网格) 2.指定哪些节点是障碍物 3.给定出发节点点和目标节点, 寻路! 将返回最短路径. 另外, 还可以设定遇到障碍物时只能绕着障碍物的角走,This is a routing algorithm A* a package. The use of very simple: 1. Specified routing region size (grid) 2. Specify which node is the barrier 3
GA
- 采用M语言编写，利用遗传算法二进制编码求函数极值的程序.可以设定编码位数，进化代数，种群大小等。-With M written in binary-coded genetic algorithm function extremum seeking procedure. Can be set to encode digits, evolution algebra, population size.
GATSP
- 用遗传算法求解旅行商问题，程序中的数据采用的是马少平，朱小燕编写的人工智能P298中的10城市的数据，运行的结果和书上给出的最优解一致，由于程序中群体规模设置的较大，程序运行时间可能需要7s左右。另外初始群体的生成是采用的排列组合算法，有兴趣的读者可以研究此算法的原理或共同探讨-A Genetic Algorithm for Traveling Salesman Problem, program data is in Ma Siu-ping, Xiao-Yan Zhu artificial in
clusterequal
- 将一个数据集通过聚类划分成若干大小相等的子集-decompositioning a large set into many subsets of equal set-size
Data_gen-by-IBM
- IBM随机数据生成器，是数据挖掘的辅助工具，可以根据输入的参数随机产生指定大小的数据集-IBM random data generator, the auxiliary data mining tools, based on randomly generated input parameters specify the size of the data set
NeuralNetwork
- 该资源是神经网络算法。 ProduceTestFile.jar和src\produce目录下的ProduceTestFile.java用于在画图文件中手写字生成文件后转化成txt文件（生成BPTestFile.txt），注意在画图文件中应将图片大小设为长和宽均为100像素，写字时选择最粗的刷子。 两个txt分别是训练数据和测试数据。读入BPTrainingFile.txt中的样本进行训练，然后用BPTestFile.txt中的样本进行测试。-This resource is neural
alexnet_test
- 因上传文件大小的限制,仅包含了cifar10部分数据集,将32*32*3扩展到227*227*3,然后完全使用alexnet,短时间训练,可达75%的准确率(Due to the limitation of uploaded file size, it contains only part of cifar10 data set, extends 32*32*3 to 227*227*3, and then uses alexnet completely, and training for a
Irisflower-class-code
- 实验将Iris花的数据集分为2组，每组各75个样本，每组中每种花各有25个样本。其中一组作为以上程序的训练样本，另外一组作为检验样本。为了方便训练，将3类花分别编号为1，2，3 。 使用这些数据训练一个4输入（分别对应4个特征），3输出（分别对应该样本属于某一品种的可能性大小）的前向网络。(The data set of Iris flower was divided into 2 groups, 75 samples in each group. Each group had 25 sam
depth-map-prediction-
- 基于AlexNet网络模型的单幅彩色图的深度估计，在NYU Depth 数据集，Make3D 数据集，KITTI 数据集经过测试效果很好，只是本次上传由于大小限制，压缩包不包括数据集，读者可自行下载数据集进行训练！(Based on the AlexNet network model, the depth estimation of a single color map, in the NYU Depth dataset, Make3D dataset, KITTI dataset ha