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我个人收集的各类智能算法，共有20多个源代码，包括：遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，微分进化算法，遗传神经网络算法，粒子群SVM算法，粒子群神经网络算法等混合算法-I collect all kinds of intelligent algorithms, a total of more than 20 source code, including: genetic algorithms, ant colony optimization, particle swarm optimization,
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现代最优化算法（有170多页的PPT，2010年的）
分为三个部分
Part 1 概论
Part 2 模拟退火算法
Part 3 遗传算法
现在常用的优化算法
禁忌搜索算法
模拟退火算法
遗传算法
人工神经网络
蚁群算法
粒子群算法
混合算法-Modern optimization algorithm is divided into three parts Part 1 Part 2 Introduction Part 3 simul
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基于PSO的小波神经网络，有PSO的详解文档，wnn应用，效果一般-Wavelet neural network based on PSO, PSO' s Detailed documents are, wnn application, the general effect
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神经网络 蚁群 遗传算法 线性规划 非线性规划-Neural network Ant Colony Genetic Algorithm Linear Programming Nonlinear Programming
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通过蚁群算法改进神经网络的权值和阀值对数据进行处理-The ant colony algorithm to improve the neural network weights and thresholds for processing of data
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。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。对广大科研人员有很高的参考价值。-. MATLAB intelligent algorithm 30 case studies, the use of case the main line, the form of an intelligent algorithm to explain the genetic
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。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。对广大科研人员有很高的参考价值。-. MATLAB intelligent algorithm 30 case studies, the use of case the main line, the form of an intelligent algorithm to explain the genetic
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蚁群算法优化BP神经网络，已运行，良好，简单-Ant colony algorithm to optimize BP neural network has been running good, simple
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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
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这是C++蚁群代码的一个实现，在神经网络的训练中有很好的借鉴学习之处。-This is a realization of C++ code ant colony, there is a good reference point in training the neural learning network.
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智能算法，含有遗传算法、模拟退火算法、BP神经网络优化、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法等智能算法，MATLAB亲测可用。(Intelligent algorithm, including genetic algorithm, simulated annealing algorithm, BP neural network optimization, immune algorithm, particle swarm algorithm, ant colony algorithm and other
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RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值。RBF权值的初始聚类方法较为复杂，比较简单的有K均值聚类，复杂的有遗传聚类，蚁群聚类等，这个RBF网络的程序是基于K均值聚类的RBF代码。(RBF (radial basis function network) is an important neural network. The training of RBF network is divided
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