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微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。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。,Particle Swarm Opt
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递归T-S模糊神经网络学习算法，用遗传算法优化参数-Recursive TS fuzzy neural network learning algorithm, using genetic algorithm parameters
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nnToolKit 神经网络工具包是基于 MATLAB 神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库，其中的函数在MATLAB环境下均可独立运行，并可打包成DLL组件，这些组件作为独立的COM对象，可以直接被Visual Basic、Visual C++ 、C++ Builder或其它支持COM的高级语言所引用。本工具包中包含的算法包括BP算法中的一些改进算法、模糊神经网络、小波神经网络、遗传算法优化神经网络权值改进算法等，根据需要，读者还可以对该工具包进行扩展，即扩充一些新的函数，以实现特殊
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模糊神经网络预测地基沉降量（神经网络实用教程中源码）-Fuzzy neural network prediction of foundation settlement [neural network practical tutorial source]
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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手写数字识别,分为分类程序（模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器）和聚类程序（模糊聚类、遗传算法）-Handwritten numeral recognition, is divided into classification procedures (template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classif
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基于VC的各种聚类和分类算法程序。
手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。
在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
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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，基于Java语言实现。-Compared with the genetic algorithm, PSO has the advantage is simple and easy and there is no need to adjust many parameters. Has been widely applied to function o
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先进算法讲义-中科大。在本讲义中，我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法，包括神经网络算法、遗传算
法、模拟退火算法和模糊数学方法。-Advanced algorithm notes- China science and technology university.In this lecture, we will focus on talk about some mathematical modeling in common use in the algorithm, including n
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PSO算法简单、易实现且参数较少，现已被应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域-PSO algorithm is simple, easy to implement and less parameters, have been applied to function optimization, neural network training, fuzzy system control and other applications of genetic algorit
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
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
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：针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应
控制方法．该方法对受控对象的已知部分．采用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及
外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系
统．仿真表明该方法是有效的。 -A discussion is devoted to design neural network adaptive control scheme of t
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MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
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包含神经网络算法、遗传算法法、模拟退火算法与模糊数学方法
-Contains the neural network algorithm, the genetic algorithm method, simulated annealing and fuzzy mathematical methods
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采用遗传算法对模糊RBF神经网络进行优化，并用于非线性系统辨识。-The genetic algorithm optimized fuzzy RBF neural network for nonlinear system identification.
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模糊模拟、神经网络以及遗传算法的结合，matlab程序-The combination of fuzzy simulation, neural network and genetic algorithm, matlab program
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智能控制经典算法打包合集，模糊pid，神经网络pid，遗传算法pid，迭代学习控制，控制专业必备-Classic Collection packaged intelligent control algorithms, fuzzy pid, neural network pid, genetic algorithm pid, iterative learning control, not to be missed! ! ! Control professional must! ! !
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神经网络的经典应用，小波神经网络、离散神经网络、模糊神经网络、遗传算法、粒子群优化-Classic application of neural networks, wavelet neural network, discrete neural networks, fuzzy neural networks, genetic algorithms, particle swarm optimization
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In this paper, an attractive approach for teaching genetic algorithm has been
presented. This approach is based primarily on using MATLAB in
implementing the genetic operators: crossover, mutation, and selection. An
advantage of using such an a
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In this paper a Conventional PD Controller and Fuzzy Neural Controller for trajectory tracking of mobile robot
platform is presented. Using computed torque method is given input- torque on mobile robot wheels. The
locomotion control structure is
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