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Pso
- 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。
code
- 一个遗传算法 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择
GA
- 遗传算法，寻找f(x,y)=sinx*siny/(x*y)的最大适应值及其相应的位置。精度为0.0001种群数设定为50
gaandann
- 基于遗传算法的神经网络程序，共三个文件，主程序，适应值函数和应用示例
pso
- 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. 适应值计算函数：swarmeval.m；
BPnetware2
- 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程适应值函数
simplegeneticalgorithmimplementation
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
ga
- 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的基于自然选择和生物遗传机制的优化技术. 遗传算法的基本原理 在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染色体 )同时存在。这些染色体中哪个保留(生存)、哪个淘汰(死亡),是根据 它们对环境的适应能力来决定的,适应性强的有更多的机会保留下来 。适应性强弱是通过计算适应性函数f(x)的值来判别的,这个值称为适应值。适应值函数f(x)的构成与目标函数有密切关系,往往是目标函数的变种。
自适应神经网络在确定落煤残存瓦斯量中的应用
- 落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌
微粒群算法源程序
- 微粒群算法源程序 微粒群算法与其它进化类算法相类似，也采用“群体”与“进化”的概念，同样也是依据个体（微粒）的适应值大小进行操作。所不同的是，微粒群算法不像其它进化算法那样对于个体使用进化算子，而是将每个个体看作是在n维搜索空间中的一个没有重量和体积的微粒，并在搜索空间中以一定的速度飞行。
基本遗传算法程序
- 用二进制数来编码，每个个体用一串二进制编码来表示，适应值计算函数由自己来定义。通过选择、复制、交叉、变异来产生更好的的个体，经过一定代数的循环后，得到最优的个体。
遗传算法code
- 遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。
自适应中心权值滤波器
- 自适应中心权值滤波器
opencv 自适应阈值处理图像
- 自学opencv时编的小程序 希望对初学者有帮助
opencv 图像的二值化
- opencv 图像的二值化，包括局部阈值，全局阈值，自适应阈值法，对初学者帮助很大-opencv image binarization, including the local threshold, the global threshold, adaptive threshold, very helpful for beginners
传统滤波方式如均值滤波，中值滤波
- 传统滤波方式如均值滤波，中值滤波，维纳滤波对图像去噪的处理以及自适应中值滤波对图像去噪。-Traditional filtering methods such as mean filtering, median filtering, wiener filtering for image denoising processing and adaptive median filter for image denoising.
matlab_image.matlab图像预处理
- matlab图像预处理，包括灰度化，对数变换，直方图均衡化，线性平滑滤波，中值滤波，自适应滤波，图像锐化，图像二值化，各类边缘检测算子等等,matlab image preprocessing, including gray-scale and logarithmic transformation, histogram equalization, linear filtering, median filtering, adaptive filtering, image sharpening, i
OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值
- OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法,OTSU algorithm Adaptive Computing can be said to be a single threshold (used to convert grayscale image to binary image) is simple and efficient method
adaptivethresholdImageSeg_Text
- 自适应阈值的图像分割及文字提取技术，matlab，对学习基本原理有帮助,Adaptive threshold for image segmentation and text extraction technology, matlab, the basic principles of learning will help
基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究
- 基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究 论文,Otsu method based on adaptive threshold for image segmentation research papers