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VPattialExuaaB
- 一种基于VB语言的微粒群算法，其中含有几个测试算法，与一个化学中中数据关联的源码实例，微粒群算法是以一个通用的函数写的，可移植性强。 -Particle swarm optimization based on the VB language, which contains several test algorithms, the data associated with a chemical source instance, particle swarm optimization is a
pso_ga_RBF_network
- 用MATLAB语言编写的，采用了粒子群算法对RBF神经网络中的参数进行了优化，在测试程序中验证了经过粒子群算法优化的RBF神经网络的函数逼近能力比未经过优化的逼近能力强-Written by MATLAB, using the particle swarm algorithm to RBF neural network parameters were optimized, validated in the test program through the Particle Swarm Optim
GM-PHDsmooth
- 检测前跟踪 粒子滤波 概率假设密度 高斯混合粒子 平滑-Pre-test tracking particle filter probability hypothesis density Gaussian mixture particle smoothing
test_matlab_pso
- 测试比较算法性能的matlab程序，主要是粒子群算法当中，有GD,SR等等指标，非常有用-Test matlab program to compare the performance of the algorithm, particle swarm optimization, GD, SR and so on target, very useful
MOptimizationa
- Matlab粒子群算法优化RBF网络采用了粒子群算法对RBF神经网络中的参数进行了优化，，在测试程序中验证了经过粒子群算法优化的RBF神经网络的函数逼近能力比未经过优化的逼近能力强 -Matlab particle swarm algorithm to optimize the RBF network using particle swarm optimization of parameters in RBF neural network optimized, verified in a t
liziqun
- 分析了软件测试中测试用例自动生成技术的发展现状和粒子群优化算法的基本原理及实现步骤,并详细研究了几种重要的改进的粒子群优化算法。在此基础上,改进了基本粒子群优化算法,提出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成系统框架,并给出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法。 最后,采用matlab语言编程实现了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法,用具体实例对其进行了实验,并对结果数据进行了分析。 本文提出的基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生
PSOgaijin
- 粒子群基本算法及经典改进算法，模块化编写，方便测试函数等，可在此基础上进行下一步优化或研究~-Improved algorithm particle swarm algorithm and classic modular writing, convenient test function on this basis for further optimization or research to
QPSO
- 量子粒子群算法，测试函数，人工智能，多目标优化-Quantum particle swarm ，function test，Artificial intelligence, multi-objective optimization
main
- 这是多目标粒子群算法的源程序，经过过个函数测试，效果较好，希望对大家有所帮助-This is a multi-objective particle swarm algorithm source code after the function test, the better, we want to help
PSO_CESHI
- 经典的基本PSO粒子群优化算法的测试函数，包括主程序和测试函数，非常经典-The classic PSO basic particle swarm optimization test functions, including the main program and test functions, very classic
Chahine-inverse
- 光散射法粒度测试涉及到粒度反演技术. 随着反演粒级数的增加, 通常的粒度反演法将 出现严重的振荡. 文章将Chahine迭代算法与平滑滤波技术相结合解决了高反演粒级数下数值解 的振荡, 在不改变激光粒度仪的原有结构情况下, 就可明显提高仪器的精度和分辨能力.-Light scattering particle size test relates to the granularity inversion technique. With increased the inversion gra
Inversional-gorithmof
- 针对Projection迭代反演算法对噪声极其敏感, 及在实际应用中造成粒度测量失真的问 题, 引入Vondrak数据平滑算法对Projection反演进行平滑处理。借助Visual C+ + 6. 0开发 平台, 编写测试软件对算法应用进行了仿真研究。通过分析比较平滑处理前后的反演结果, 得 出Vondrak数据平滑处理算法的引入有效提高了Projection反演的抗干扰性能。实验结果表 明: 基于Vondrak数据平滑处理的Projection反演结果能够反映粒度的真实分布,
griewank
- 主要是应用pso工具箱来优化函数griewank，实现粒子群对函数的测试-Mainly applications pso toolbox to optimize function griewank, and particle swarm function test
multi-objective-
- 改进的多目标粒子群算法，包括多个测试函数 对程序中的部分参数进行修改将更好地求解某些函数-Improved multi-objective particle swarm algorithm, modify some parameters of the program including a plurality of test functions will be better for solving certain functions
program
- 编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
PLS_tracker_tip
- Matlab下的实时跟踪程序，内附demo程序，也可以选择手动选择跟踪区域，这种方式需要将demo中的一段代码前的注释去掉-Main file: Tracking_PLS.m You can set the initial position of the target object with know parameters or select the target region manually in the first frame. You can tune the \Si
Qpso_test
- 量子粒子群算法源码（对应须文波、孙俊等人的论文）带测试函数-Quantum particle swarm algorithm source code (corresponding Wenbo, SUN Jun et al paper) with test function
newpso
- 这是一种改进的粒子群优化算法，通过简单的测试函数验证-This is an improved particle swarm optimization, through a simple test function verification
differential-grouping
- 利用差分算法，实现了自动高维度分解的粒子群算法，适合大规模协同进化的自动差分，分解问题规模，是粒子群算法的优化算法，包含测试函数、测试数据。-Using finite difference algorithm, and realized automatic decomposition of high dimension of particle swarm optimization (pso) algorithm, is suitable for large-scale cooperative c
PSO
- 这里是个简单的粒子群优化（PSO）算法的源程序，大家可以直接测试，关于人脸识别的一个程序，有需要的可以借鉴-Here is a simple particle swarm optimization (PSO) algorithm source code, we can directly test a program on face recognition, there is need to learn