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binary
- 利用遗传算法求最小值，程序中求得是表达式x1*x1+x2*x2+x3*x3再-2~2上的最小值，以及对应的x值，算法中使用二进制编码，交叉采用不同交叉和优势交叉，变异也分两种，不用变异和优势变异-using genetic algorithms for the minimum, procedures to seek expressions x1 x1 x2 * * * x2 x3 x3 another 2 ~ 2 on the minimum, and the corresponding val
广义异或bp算法
- 本文件为用C语言实现的可实现广义异或问题的bp神经网络算法。该问题是对标准异或问题的推广。在标准异或问题中，输入X1和X2取离散量-1或+1，在广义异或问题中，输入（X1,X2）可以在区间[-1，+1] X [-1, +1]内任意取值，而输出为Y=sign(x1,x2)，其中sign()为符号函数，在区间[-1，+1] X [-1, +1]内随机产生500个训练样本.本程序用标准BP网实现该分类问题.-this document for the use of C language of achi
MultiNeuralNetwork
- 三个输出的神经元网络拟合如下函数（前面上传的文件搞错了）。 y1=x1ln(x2) + x2ln(x3)；y2=x3ln(x4) + x4ln(x5)；y3=x5ln(x6) + x6ln(x1) -three output neural network function fitting as follows (in front of uploaded files wrong). Y1 = x1ln (x2) x2ln (x3); X3ln y2 = (x4) x4ln (x5); X5ln
NoiseNeuralNetwork
- 单输出的神经元网络拟合有噪声干扰的函数：y=x1/(1+x1) + x2/(1+x2) + x3/(1+x3) + x4/(1+x4)-single output neuron network fitting a noise function : y = x / (1 x1) x2 / (1 x2) x3 / (1 x3) x / (1 x4)
Genetic_algorithm01
- 遗传算法源程序，求解一个简单优化问题f(x)=x1^2+x2^2,-5<=x1<=5,-5<=x2<=5-genetic algorithm source files, for a simple optimization problem f (x) = x ^ 2 x ^ 2, -5
IA
- 一个基于Matlab的人工免疫算法％Immune Algorithm based on the immune network model for function f(x1,x2) optimum
SGA
- 是用遗传算法求函数：f(x1,x2)=100(x1*x1-x2*x2) (x1*x1-x2*x2)+(1-x1)(1-x1) 约束：-2.048<=x1,x2<=2.048的极大值
利用遗传算法求解区间[0, 31]上的二次函数 y=x2的最大值
- 利用遗传算法求解区间[0, 31]上的二次函数 y=x2的最大值
PSO_C++
- 一个很好的学习粒子群算法的例子。（刘康C++版本） 程序介绍： 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。 备注：目标优化函数程序中已经内定了，f6 ={0.
moshishibie
- 先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。-First C-means clustering algorithm procedures and with the following data for cluster analysis. After confirming t
y=x2
- 一个带详细注释的遗传算法，希望对大家有所帮助-Annotated with details of a genetic algorithm, we want to help
4
- BP算法例子：用一个五层的神经网络去逼近函数f(x1,x2)=pow(x1-1,4)+2*pow(x2,2)-BP algorithm is an example: with a five-layer neural network to approximate the function f (x1, x2) = pow (x1-1, 4)+2* pow (x2, 2)
yxx
- 遗传算法 解决 y=x2问题，希望对大家有所帮助-Y = x2 genetic algorithms to solve the problem, want to help everyone
gas
- 一个简单的遗传算法的例子（x1*x1-x2*x2-x1*x3+x2*x1）主要是要了解这个算法的流程-A simple genetic algorithm example (x1* x1-x2* x2-x1* x3+ x2* x1) is mainly to understand the process of this algorithm
01imp_accord-svm-source
- The sample application is able to perform both Classification and Regression using Support Vector Machines. It can read Excel spreadsheets and determines the task to be performed depending on the number of the columns in the sheet. If the input table
aaa
- 遗传算法的简单应用：求解区间[0,31]上的二次函数y=x2的最大值。-Simple application of genetic algorithms: Solving the interval [0,31] on the quadratic function y = x2 maximum.
BP_two_input
- 自己编写的BP神经网络 模拟y=（sin(x1)*sin(x2)）/(x1*x2)-BP Artifical Network, this program is designed to learn y=（sin(x1)*sin(x2)）/(x1*x2)
yichuansuanfa1
- 使用遗传算法计算y=x2+y2+z2在【-5.12,5.12】的极大值，使用赌轮盘-Using genetic algorithm y = x2+ y2+ z2】 in 【-5.12,5.12 great value, the use of gambling roulette
BP
- 用C语言设计BP神经网络并拟合函数1.y=sinx,x :[0,2pi) 2.y=(x1)^2+(x2)^2+(x1)*(x2) ,x1,x2:[0,1)-With C-BP neural network design and fitting function 1.y = sinx, x: [0,2 pi) 2.y = (x1) ^ 2+ (x2) ^ 2+ (x1)* (x2), x1, x2: [0,1)
myga
- 利用遗传算法求解函数f(x1,x2)=20+x1^2+x2^2-10*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2))的最小值，其中-5<=x1,x2<=5.-Genetic Algorithm for function f (x1, x2) = 20+ x1 ^ 2+ x2 ^ 2-10* (cos (2* pi* x1)+ cos (2* pi* x2)) minimum, which-5 < = x1, x2 < = 5.