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搜索资源列表

  1. DGPSO.rar

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  2. 用于求解约束优化问题的算法,算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。对于“[7] T. P. Runarsson and X. Yao, Stochastic ranking for constrained evolutionary optimization, IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 4, no. 3, pp. 284-294, Sep. 2000”中给出的13个标准测试函数,均能得到问题最优解。如有任何疑问,请于http://2shi.phphube
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2012-12-07
    • 文件大小:37.15kb
    • 提供者:李剑
  1. svm--km

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  2. 这是一个很好的支持向量机工具箱,它可用于模式识别,图像识别,文字识别,语音识别和手写体识别等领域。-This is a very good support vector machine toolbox, it can be used for pattern recognition, image recognition, text recognition, speech recognition and handwriting recognition and other fields.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-16
    • 文件大小:4.24mb
    • 提供者:李全林
  1. box

    0下载:
  2. 由文件input.txt提供输入数据。输入文件第1 行有2个正整数n和m(1<=n,m<=100), 表示仓库是n×m个格子的矩形阵列。接下来有n行,每行有m个字符,表示格子的状态。 S 表示格子上放了不可移动的沉重货物; w 表示格子空闲; M 表示仓库管理员的初始位置; P 表示箱子的初始位置; K 表示箱子的目标位置。 -Provided by the input data file input.txt. Line 1 input file ther
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:2.66kb
    • 提供者:王加福
  1. RBF

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  2. 一个很好的学习RBF的PPT,是一个英文的,讲得很清楚,需要的可以下载-A very good learning RBF the PPT, is an English, made it clear that the needs can be downloaded
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:263.8kb
    • 提供者:郝洁
  1. paper_code_on_complex_network

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  2. 六篇关于Complex Network的经典外文文献,有综述形文献,以及讲到如何建立网络模型的文献,对迅速建立起对Complex Network的理解有很大帮助。源程序是建立一个scale free network,注释详细,画出了P(K)图,可以观察r值。-Six foreign languages ??on Complex Network of classic literature, there is literature review form, and talked about how
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-06-02
    • 文件大小:13.32mb
    • 提供者:
  1. Shortest-Path-Based-on-Delay-PCNN

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  2.  本文在脉冲耦合神经网络(PCNN2Pulse Coupled Neural Network) 的基础上,提出了时延脉冲耦合神经网络 (DPCNN2Delay PCNN) ,并将其成功地用于求解最短路径,同时给出了基于DPCNN 的最短路径求解算法. Caulfield 与 Kinser 提出了用PCNN 求解迷宫问题的方法,虽然他们的方法也可用于求解最短路径,但所需神经元的数量巨大,而本 文的方法所需的神经元的数量远小于他们的方法. 同时,本文的方法充分利用了DPCNN 脉冲快速并
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:99.78kb
    • 提供者:wangxx
  1. nonlinear-system

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  2. 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统, 这些系统状态方程复杂, 难以用数学方法准确建模。在这种情况下, 可以建立B P神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成是一个黑箱, 首先用系统输入输出数据训练B P神经网络, 使网络能够表达该未知函数, 然后就可以用训练好的B P神经网络预测系统输出。-In engineering applications often encounter a number of complex nonlinear systems, complex equat
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-13
    • 文件大小:51.2kb
    • 提供者:吴江
  1. Genetic-algorithm-optimization

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  2. 遗传算法优化B P神经网络的目的是通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值, 其 基本思想就是用个体代表网络的初始权值和阈值、 个体值初始化的B P神经网络的预测误差作为该个体的适应度值, 通过选择、 交叉、 变异操作寻找最优个体, 即最优的B P神经网络初始权值。除了遗传算法之外, 还可以采用粒子群算法、 蚁群算法等优化B P神经网络初始权值。-Genetic algorithm to optimize BP neural network is designed by means of g
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:51kb
    • 提供者:吴江
  1. PARTICLE-FILTER-ISSUES

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  2. 针对基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器出现退化现象的原因, 以无敏粒子滤波(U PF)、辅助粒子滤波 (A S IR) 及采样重要再采样(S IR) 等改进的粒子滤波算法为例, 对消除该缺陷的关键技术(优化重要密度函数及再采样) 进行了 分析研究。说明通过提高重要密度函数的似然度、引进当前测量值、预增和复制大权值粒子等方式, 可以有效改善算法性能。 最后通过对一无源探测定位问题进行仿真, 验证了运用该关键技术后, 算法的收敛精度和鲁棒性得到进一步增强。- Abstract:W e
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:291.33kb
    • 提供者:Haiser
  1. yuce

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  2. 可以实现依据时间序列对数据进行预测,其中变量P代表神经网络训练数据-It can be achieved on the basis of time series data to predict where the variable P represents the neural network training data
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:848byte
    • 提供者:林健乔
  1. libsvm-3.1

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  2. LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM). It supports multi-class classification. Since version 2.8, it implements an SMO-ty
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-07
    • 文件大小:1.26mb
    • 提供者:carl2380
  1. libsvm-3.22

    0下载:
  2. libsvm-3.22.rar LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM). It supports multi-class classification. Since version 2.8, it impl
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:820.25kb
    • 提供者:carl2380
  1. 深度学习mtcnn

    0下载:
  2. 用市面上的摄像头,可以实现实时人脸识别功能。(The algorithm model of facenet face recognition is obtained through deep learning, and the backbone network of feature extraction is concept-resnetv1, which is developed from concept network and RESNET, with more channels and n
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:2.3mb
    • 提供者:莱尼
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