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当前位置: 首页 资源下载 搜索资源 - GA 函数优化

搜索资源列表

  1. kmeans1

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  2. k均值聚类优化径向基网络中心,遗传算法优化权值,然后用网络进行函数拟合,真实可用-k means clustering for optimizing the center of RBF,GA is used for optimizing the weights.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-11
    • 文件大小:1490
    • 提供者:龙辉
  1. GA_OP

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  2. 多维变量函数GA优化,matlab语言编写,分模块编写,清晰易懂-multi-variable GA OP by matlab
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-15
    • 文件大小:6251
    • 提供者:任继军
  1. Genetic_algorithm

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  2. GA算法;利用遗传算法进行非线性函数的功能优化-Functional Optimization Of Non linear Function(sinx) using Genetic Algorithm.
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1202
    • 提供者:huangjb
  1. Globalsearch_vs_GA

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  2. 一个关于matlab优化工具箱GOT中的遗传算法函数(GA)和全局优化算法函数(Globalsearch)优化能力的小对比,前者寻优快,但是结果不稳定,在风电场协同有功出力优化上面甚至可能比不过传统的单个风机层面的优化。后者计算量大,耗时较长,但是每次计算结果稳定,较传统单台风机层面优化有少量的提升。Tips:1,本文风场的建模只是采用了PARK模型,实际风场的气动过程应该还要复杂一些,未经实际风场验证,权当是工程优化入门 2,单个风机层面的功率系数Cp参数来源于NREL 5MW模型,跟实际叶片
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-05-07
    • 文件大小:1525881
    • 提供者:李林
  1. Evolutionary-ANFIS-Training

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  2. 用MATLAB实现自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结构训练。代码中,首先创建一个初始原ANFIS结构,然后采用遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)来训练ANFIS。此进化训练算法可用于解决非线性回归函数逼近问题。-Implementation of adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) based on MATLAB. Code, the first to create an initial original ANFIS struct
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:21631
    • 提供者:张贝
  1. Recurrent-T-S-FNN

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  2. Recurrent T-S FNN 利用GA优化隶属函数中心、宽度、递归增益及后件参数的主程序-Recurrent T-S FNN
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:2722
    • 提供者:王荣林
  1. chapter_GA

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  2. 利用GA优化SVM参数问题。利用gaSVMcgForClass函数对数据进行SVM最佳参数寻找。-Using GA to optimize the SVM parameter problem. GaSVMcgForClass function is used to analyse the data best parameters for SVM.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2458
    • 提供者:王坤
  1. GA_Test

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  2. 基于谢菲尔德大学的遗传算法工具箱的测试函数,可以修改后用来优化自己的模型参数,十分方便(It's a rar file about how to use GA tool developed by Sheffield University, It will be very help to optimize your own models)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:1024
    • 提供者:shuoyueqishi
  1. ABC_1

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  2. 人工蜂群算法自2005年被Karaboga等人提出以来,以其操作简单、参数少、易于编程实现、收敛速度快等特点而受到越来越多的关注。2007年,Karaboga【2007】使用人工蜂群算法对多变量函数进行优化,并对由人工蜂群算法(ABC),遗传算法(GA),粒子温度算法(PSO)和粒子温度灵敏演化算法(PS-EA)产生的结果进行了比较。 结果表明,人工蜂群算法优于其他算法。2009年,Karaboga【2009】使用人工蜂群算法优化大量的数值函数,并对由人工蜂群算法(ABC),遗传算法(GA),粒
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:9216
    • 提供者:Becky7163
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