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模拟退火源码
- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动，产生一个新的状态S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ
ALSSA
- 一个有关生产排序的模拟退火算法，做的不好希望指教； 一个有关生产排序的模拟退火算法，做的不好希望指教；-an order for the production of simulated annealing, do not wish to enlighten; a production scheduling si mulated annealing, do not wish to enlighten;
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- 基于隐马尔可夫模型的多重序列分析 <<中山大学学报（自然科学版） >>2005年02期 罗泽举 , 朱思铭 , 何淼 , LUO Ze-ju , ZHU Si-ming , HE Miao
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
EPSON_C1100_SM.part1
- Coduri memorie imprimante cerneala si laser
SI-Fuzzy-Controllers-good
- C tools for fuzzy controls. Is a handbook
Habib-SI
- Swarm Intelligence lectures by Dr Habib Shah
net-for-engine
- 利用径向基神经网络对发动机进行拟合训练，达到神经网络对发动机建模的目的-network for SI engine
Aja_Kick
- this si si th et ehsf hat o
MATLAB-LeNet5-master
- 手写体识别 lenet5 LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素，卷积层用Ci表示，子采样层（pooling，池化）用Si表示，全连接层用Fi表示。下面逐层介绍其作用和示意图上方的数字含义。(Lenet5 is composed of seven layers of CNN)