资源列表
Genetic-algorithm
- 此段程序是一套完整的设计程序（包括拓扑图、分析表），运用遗传算法优化解决路径规划问题。-The procedures of this section is a complete set of design procedures (including topology, analysis, table), the use of genetic algorithm optimization to solve the path planning problem.
GAPBP
- 遗传算法优化的BP神经网络C源程序，可供参看。-BP neural network optimized by genetic algorithm C source code, available to see.
fuzzyPID_cpp
- fuzzy pid 模糊控制代码 模糊PID控制，参数自整定。纯C语言。 无注释-fuzzy pid control, C/C++
ga
- 本代码是利用遗传算法解决简单的JOB—SHOP型的生产调度问题。代码简单，且已经过调试，可以正常运行，C++及遗传算法的初学者可以参考！-This code is the JOB-SHOP-type production scheduling problems using genetic algorithms to solve simple. Simple code, and have been debugging the normal operation of OK, C and Geneti
MyACOADlgToTSP_V1.0
- 蚁群优化算法解TSP问题 有对话框可以直接绘制城市路径图-Ant Colony Optimition Algorithm solving the TSP problem
dct_bp
- 结合DCT和BP神经网络进行人脸识别。先利用DCT提取特征，然后利用BP神经网络分类，在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and BP neural network for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use the BP neural network classifier, a good test results on the ORL face database.
ant-matlab
- 蚁群算法解决TSP问题的源程序,更新信息素方面有所创新-Ant colony algorithm of solving TSP source program, update the pheromones have innovation
robot-yanjiu
- 机器博弈研究报告,初学机器博弈的朋友可以好好看看，内容不错-Machine game research report, beginner machine game friends can take a good look, good content
TSP-simulated-annealing-algorithm
- 模拟退火算法是领域随机搜索算法的一种改进——加入概率接受准则，是十分简单的一种智能优化算法，本源码是用于求解TSP问题的模拟退火算法源程序-The simulated annealing algorithm is random search algorithm of field an improved-join probability accept criterion, it is very simple a kind of intelligent optimization algorithm,
test_21
- 遗传算法无功优化，21节点实例计算，可以运行-Reactive power optimization using genetic algorithm, the the 21 nodes instance
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- 本书介绍了模糊数学在自动化中的应用技术,反映了这一领域中模糊应用技术的新进展。首先, 本 书阐述了模糊数学的基础知识, 尔后重点介绍了自动化领域中的模糊应用技术, 内容涉及模糊推理、模 糊控制、模糊线性规划、模糊决策和模糊模式识别等,讲述了在这些方面模糊技术的基本理论和设计方 法,并列举设计实例, 便于读者学习掌握。模糊控制是本书的重点,对其工作原理、设计方法、工程实现和 模糊控制方法的发展等作了较详细的介绍。 本书适合于从事自动化技术的科技工作者及工程技术人员, 也可供高等
date_F_A2103879
- 本书介绍了几种比较流行的现代综合评价方法的理论和应用。 主要内容包括： 层次分析法、模糊综合评判法、数据包络分析法、人工神经网络评价法、灰色综合评价法及其在经济管理中的典型应用案例。 其中，关于人工神经网络评价法和灰色综合评价法的内容，是第一次比较系统地出现在此类著作之中。 最后一章，对几种综合评价方法的结合与集成做了讨论。本书避开了某些深奥的数学背景，简明、系统地分析了几种方法的应用理论基础，拟在基本理论与实际应用之间建立起“桥梁” 。 书中汇集了大量的典型应用案例，供广大读者借鉴和参考。