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Enhancement-Based-on-Visual-Property
- 常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整 体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞 感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度 对数变换 并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯 模型来调整亮度图像的局部对比度 最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该
POS_mod
- 改进的粒子群算法(PSO)MATLAB源程序m文件，在粒子群算法中引入克隆、选择算子寻求最优解。在同一粒子周围使用克隆选择算子进行多个方向的全局和局部搜索，促使种群中粒子快速进化，较快的得到局部最优和全局最优的位置-Improved particle swarm optimization algorithm (PSO) MATLAB source M files, in the particle swarm optimization algorithm to clone, the operat
SAPSO
- 为了平衡粒子群算法的全局搜索能力和局部改良能力，还可采用非线性的动态惯性权重公式。-In order to balance the global search ability of particle swarm optimization (pso) algorithm and local improvement ability, also can use nonlinear dynamic inertia weight formula.
quanjuliziqun
- 该程序为全局粒子群优化算法，进行优化计算时可避免陷入局部最优的陷阱。-The program for the global particle swarm optimization, optimization can be performed while avoiding local optimum trap.
DE-Clustering-Analysis
- 差分进化计算在解决这种聚类问题上表现出色，算法具有较强的通用性，不过分依赖于问题的信息；具有记忆个体最优解的能力、协同搜索的能力，以及可利用个体局部信息和群体全局信息指导算法进一步搜索的能力。-Differential evolutionary computation is excellent in solving this clustering problem. The algorithm has strong generality and can not depend on the info
dual-robot-path-planning
- 双机器人协调路径规划，局部路径使用蚁群算法，全局路径使用粒子群算法-Double coordinate path planning and local path using ant colony algorithm, the global path using the particle swarm optimization
monituihuo
- 本实验提出了一类适用于连续函数全局优化问题的模拟退火算法，采用直接产生新解的方法求解De Jone函数的局部最小值，输出最优解和最小值。-In this paper, we propose a class of simulated annealing algorithm which is suitable for the global optimization of continuous functions. We use the method of generating new solutio
burg
- 实现极限学习的功能，实现全局最优化，避免局部最优解，收敛速度快速。-Realize the function of limit learning, realize global optimization, avoid local optimal solution, fast convergence speed.
SA
- 模拟退火算法，客服陷入局部最小缺陷，进行全局最优化求解。-Simulated annealing algorithm, customer service into a local minimum defect and solving global optimization.
12pso-algorithms
- 12种粒子群优化算法,包括协同,混合,局部,全局,繁殖等-12 particle swarm optimization algorithms, including coordination, mixing, local, global, breeding and so on
IPSO
- 结合LPSO和GPSO的优点，该MATLAB程序实现一种时变参数的改进粒子群优化（IPSO） 算法。在IPSO中，粒子在向全局最优和局部最优粒子学习的同时，还向种群中最优粒子学习，因此具有较强的全局寻优能力。-Combined with the advantages of LPSO and GPSO, the MATLAB program implements a modified particle swarm optimization (IPSO) algorithm with time-va
navigation-hydro-devel
- ros中navigation功能包，包括自主定位，全局路径规划，局部路径规划，动态避障等-the navigation package, including autonomous positioning, global path planning, local path planning, dynamic obstacle avoidance, etc.,
tlbo20170207_ok
- 教与学算法，局部优化算法，收敛快，精度高。可与差分进化等全局寻优算法配合使用，这个算法的特点就是局部收敛速度快。-56/5000 Jiào yǔ xué suànfǎ, júbù yōuhuà suànfǎ, shōuliǎn kuài, jīngdù gāo. Kě yǔ chāfēn jìnhuà děng quánjú xún yōu suànfǎ pèihé shǐyòng, zhège suànfǎ de tèdiǎn jiùshì júbù shōuliǎn sùdù kuài.
第10章 模糊逼近算法
- RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。(The learning process of RBF networks is similar to the learning process of BP networks. The mai
QPSO
- 量子粒子群优化算法以量子力学原理为基础，用波函数描述粒子的运动状 态，通过测量操作引导粒子搜索全局最优解。量子系统的不确定性决定了粒子能够以一定的概率出现在整个可行域内，克服了粒子群优化算法因为粒子速度的限制， 使粒子只能限定在某个局部区域的问题。(Quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is based on the principle of quantum mechanics. The wave function is use
算法
- floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，模拟退火算法是局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优，遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。(The Floyd algorithm is also known as the insertion point method, which is a multi weighted graph using the idea of dynamic programming for the giv
ESDA
- 运用stata软件进行空间计量分析，包括全局空间自相关分析和局部空间自相关分析(Using Stata software for spatial measurement and analysisn,including Global spatial autocorrelation analysis and local spatial autocorrelation analysis.)
psoSVM
- 粒子群算法入门必备，超详细。 在全局版的标准粒子群算法中，每个粒子的速度的更新是根据两个因素来变化的，这两个因素是：1. 粒子自己历史最优值pi。2. 粒子群体的全局最优值pg。如果改变粒子速度更新公式，让每个粒子的速度的更新根据以下两个因素更新，A. 粒子自己历史最优值pi。B. 粒子邻域内粒子的最优值pnk。其余保持跟全局版的标准粒子群算法一样，这个算法就变为局部版的粒子群算法。(The introduction of particle swarm algorithm is essent
chapter18
- 鱼群算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追尾行为，采用自上而下的寻优模式从构造个体的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中凸显出来的目的。(The three basic behavior of fish swarm algorithm mainly use the fish: foraging, clusters and rear end behavior, top-down optimization model from the bottom structur
elman
- Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的递归神经网络。(The Elman neural network, which was first proposed by j. l. Elman in 1990 for voice processing, is a typical global f