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搜索资源列表

  1. pso-svm.rar

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  2. 粒子群算法与支持向量机的结合,用粒子群算法快速寻找支持向量机的最优参数。,Particle swarm optimization with support vector machines with particle swarm optimization with support vector machines quickly find the optimal parameters.
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2017-05-23
    • 文件大小:854byte
    • 提供者:海廷
  1. Python-for-PSO-algorithm

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  2. Python实现的粒子群优化算法源代码,需要引用到Numpy,需要对自定义问题进行优化只需要更改f6函数即可,智能算法本身的参数亦可以自行设定。-Python implementation of the PSO algorithm source code, you need to refer to Numpy, Custom issues need to be optimized to only need to change the f6 function, the smart algorith
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2015-04-10
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:wang
  1. pso-down

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  2. 用python语言编写的粒子群优化算法,内有多种适应度函数可供选择-Python language used particle swarm optimization algorithm, there are a variety of alternative fitness function
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2017-05-24
    • 文件大小:3.5kb
    • 提供者:海廷
  1. pypso

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  2. PSO by Python. Using python 2.5 to edit and config to solve your own problem
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-03-31
    • 文件大小:29.48kb
    • 提供者:ngoc truu
  1. pso.py

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  2. Particle swarm optimization (PSO) is a form of swarm intelligence. Imagine a swarm of insects or a school of fish.
  3. 所属分类:Mathimatics-Numerical algorithms

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:1.71kb
    • 提供者:rod
  1. pso2

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  2. an implemetation of PSO to minimize 4 function developed in python
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:1.29kb
    • 提供者:André
  1. PSO

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  2. 在Python环境下简单的PSO参数优化程序。-In the Python environment simple PSO parameter optimization program.
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:17.23kb
    • 提供者:何雨晨
  1. PSO

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  2. Python 实现的粒子群优化算法 粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)。CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统,每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性,它能够与环境及其他的主体进行交流,并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。整个系统的演变或进化包括:新层次的产生(小鸟的出生);分化和多样性的出现(鸟群中的鸟分成许多小的群);新的主题的出现(鸟寻找食物过程中,不断发现新的食物)。(Par
  3. 所属分类:数值算法/人工智能

    • 发布日期:2017-12-30
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:歌者1
  1. tsp_pso-master

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  2. matlab code for tsp problem using PSO
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-27
    • 文件大小:583kb
    • 提供者:Zahra_Jaber
  1. PSO

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  2. 粒子群算法的python版本,简单实用,可直接使用(PSO of Python version)
  3. 所属分类:数值算法/人工智能

    • 发布日期:2018-04-20
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:陈和安
  1. 简单PSO

    0下载:
  2. PSO小程序,能优化机器学习等方法的参数,利用python平台实现,具有很好的实用性(PSO small program can optimize the parameters of machine learning and other methods. It is realized with the python platform. It has good practicability.)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-04-28
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:小树枝子
  1. PSO-Python

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  2. 粒子群算法,PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The particle swarm optimization (PSO) al
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-05-02
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:绝情逆空
  1. pso

    0下载:
  2. 几个python实现的pso粒子群算发,有需要的可以下载参考参考(Several pso particle swarm optimization algorithms implemented by python can be downloaded for reference.)
  3. 所属分类:数值算法/人工智能

    • 发布日期:2018-05-06
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:李帅好帅
  1. my_pso

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  2. 粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。(Particle swarm optimization (PSO), also known as particle swarm optimization (PSO) or Particle Swarm Optimization (
  3. 所属分类:网络编程

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:LEE@123
  1. PSO_BP

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  2. 用粒子群算法对BP神经网络进行训练 亲测可用!(BP Neural Network Training with Particle Swarm Optimization Pro-test is available!)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2019-10-23
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:ttstyle1010
  1. GDOP

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  2. 利用Python程序计算导航定位的几何精度因子,基于改进粒子群实现选星(Using Python program to calculate the geometric precision factor of navigation and positioning.Star selection based on Improved Particle Swarm Optimization.)
  3. 所属分类:其他

  1. GA-BP; BP神经网络各种案例,BSO天牛群,CEEMD分解,EMD工具箱,PSO优化,rBAS,LSTM各种实际案例

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  2. GA-BP; BP神经网络各种案例,BSO天牛群,CEEMD分解,EMD工具箱,PSO优化,rBAS,LSTM各种实际案例,代码基于matlab和python
  3. 所属分类:数据挖掘

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