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evlansion
- CDMA网络优化实用教程,搞通信网络或对这方面有兴趣的朋友不妨看看()
GA-BP优化
- 主要用于遗传算法进行神经网络学习，可直接运行(the program is used to solve BP in GA, and it can setup)
chapter4
- 用遗传算法优化BP神经网络，并进行结果预测的操作(Optimization of BP by genetic algorithm)
布谷鸟
- matlab神经网络优化算法之布谷鸟算法(matlab neural network optimization algorithm , cuckoo algorithm)
粒子群优化算法
- 粒子群优化（PSO）是一种进化计算技术（进化计算）。 捕食鸟行为的研究。粒子群算法（PSO）的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享找到最优解。 粒子群优化算法的优点是它简单且易于实现，没有多个参数。目前，它已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等遗传算法中。(The particle swarm optimization (PSO:Particle swarm optimization) is an evolutionary computing technology (Ev
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
120801
- 这是诺基亚公司的TD-SCDMA的网络优化教程()
源程序
- 神经网络案例,包括语音识别，线性预测、粒子群算法、遗传算法的优化等(some cases of neural network)
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- 使用扫描线种子填充算法实现400×400的圆的填充,该算法用中点画圆法对原算法进行了优化,实现效率明显提高,()
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- 实现了运筹学中的动输问题,并详细的解释和做到了运输问题的优化,()
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- 无约束优化DFP&BFGS方法的C++实现()
9000267
- 语音编结码的基本算法,没有优化的,但是可以运行,()
rbiorltyfunction
- 二进制粒子群优化算法pso,主程序：swarmpso m 它包括以下子程序： 1 初始化：swarminit m 2 适应值计算函()
yelationaldatabase
- 参数传递+方程求解转优化,,对解方程优化算法,希望对大家有用()
40516499
- 粗糙集是一种数据预处理算法,可以用遗传算法对其进行优化,是很好的分类算法()
gaot工具箱
- 遗传算法优化神经网络的主程序包，通过此程序包，只需修改数据即可对样本进行预测(The genetic algorithm optimizes the main program package of the neural network, through which the data can be predicted by only modifying the data.)
GA_ANN
- 利用遗传算法，对神经网络中的参数进行迭代优化，进而使神经网络更加强大(Using the genetic algorithm, the parameters in the neural network are iteratively optimized to make the neural network more powerful.)
运动学分析
- 并联机构求正解 用遗传算法来对神经网络算法的权值选取过程进行优化，既能缩短训练时间，提高网络收敛速度，又可以有效避免训练中陷入局部最优解。(According to solving results, the solving precision of neural network algorithm which is optimized by genetic algorithm is able to reach nanoscale and has a higher solving precisio
遗传算法优化的BP神经网络
- 遗传算法优化的BP神经网络，通过对遗传算法优化的BP神经网络的优化，使得遗传算法优化的BP神经网络适应性提高，精度显著增加。
rtles
- 选择排序是一种比较优化的排序,它定义的k意义在于表示一次循环后找到的最小(大)值的位置,然后让第i个(第几次循环就是第几个()