资源列表
遗传算法工具箱
- 如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序-how to use genetic algorithm toolbox function optimization prepared to solve practical problems MATLAB
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
遗传算法c++程序
- 首先采用某种编码方式将解空间映射到编码空间，每个编码对应问题的一个解，称为染色体或个体。一般通过随机方法确定起始的一群个体，称为种群，在种群中根据适应值或某种竞争机制选择个体，使用各种遗传操作算子产生下一代如此进化下去，直到满足期望的终止条件。-begin using some form of coding mapping to the solution space coding space, each encoding a corresponding solution to the probl
情感识别
- 压缩包中的一系列matlab程序实现了“特定人群语音情感识别”这一新颖的研究课题。具体介绍请见压缩包中的论文。-compressed in a series of Matlab program of "specific emotional crowd voice recognition" of the new study. Specific details of compressed see the papers.
有视觉机器人制作
- 全面讲解了有视觉机器人的解决方案，强烈推荐-comprehensive account of a robot visual solutions and strongly recommended
机器人C语言机电一体化接口
- 研究机器人控制不可多得资料，强烈推荐-robot control study rare, strongly recommended!
bp_algorithm
- 这是cmu大学的一个研究小组编写的神经网络中反向传播算法的源代码，很有参考价值。-This is a university research group to prepare the neural network back-propagation algorithm source code of great reference value.
javasom_1[1].0.0
- Kohonen网络的学习过程可描述为：对于每一个网络的输入，只调整一部分权值，使权向量更接近或更偏离输入矢量，这一调整过程就是竞争学习。随着不断的学习过程，所有输入矢量都在输入矢量空间相互分离，形成了各自代表输入空间的一类模式，这就是Kohonen网络的特征自动识别的聚类功能。请解压缩后按照readme提示进行操作。-Kohonen network learning process can be described as follows : for each one network input,
PSOSAMPLE
- PSO (粒子群优法)简单的范例程式 可以提供初学者使用-PSO (PSO You) simple programming model can provide beginners
neutro
- 卡内基梅隆大学，采用人工神经网络方法进行人脸训练和识别的c程序源代码，程序中注释比较详细，不多说了。-Carnegie Mellon University, artificial neural network method for training and Face Recognition c source code, procedures Notes in greater detail, not much to say.
粒子群优化算法C
- 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域-comparison with the genetic algorithm, the advantages of PSO is simple and easy to achieve without many parameters need to be adjusted. Now it has been widely used function op
CBPNET
- BP神经网络VC类，此类对BP神经网络进行了封装，整个类是基于动态构建，可以适合于任何采用BP神经网络的模式识别应用。-BP neural network VC categories, such BP neural network to a package, the whole category is based on dynamic construction, and is suitable for use in any BP neural network applications of pa