[深度学习] 基于改进的遗传算法的城市交通信号优化分析

说明： 遗传算法借鉴“适者生存”的遗传遗传学理论，将优化问题的求解表示成“染色体”的“适者生存”过程，通过“染色体”群的一代代复制、交叉、变异的进化，最终得到的是最适应环境的个体，从而得到问题的最优解或者满意解。这是一种高度并行、随机和自适应的通用的优化算法。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：19kb

[深度学习] 启发式算法的优化

说明： 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：1kb

[深度学习] 人工蜂群算法的优化

说明： 人工蜂群算法（ABC）是一种模拟蜜蜂采蜜行为的群集智能优化算法，它为解决存在于科学领域的全局优化问题提供了一种新的方法。由于它具有控制参数少、易于实现、计算简单等优点，已经被越来越多的研究者所关注。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：4kb

[深度学习] 人工鱼群算法的优化

说明： 大量的鱼形成群体之后，不仅感觉器官总数会增加，而且还可以增加搜索面积。鱼群中的一个成员找到了食物，其他成员也可以捕食。鱼是通过鱼自身之间的某种交流，进行信息的互享。如果鱼群中成员之间的最大距离的保持在各自的视线之内，则整个鱼群的搜索面积最大。因此，鱼类在群体中比单独行动时能更多更快找到食物。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：4kb

[机器学习] 万有引力搜索算法的函数优化-matlab

说明： 万有引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）是由伊朗克曼大学的Esmat Rashedi等人于2009年所提出的一种新的启发式优化算法，其源于对物理学中的万有引力进行模拟产生的群体智能优化算法。万有引力搜索算法GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体，物体间通过万有引力相互作用吸引，物体的运行遵循动力学的规律。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：5kb

[机器学习] 细菌觅食算法的函数优化-matlab

说明： 随着群体智能优化算法的蓬勃发展，Passino于2002年提出了模拟人类大肠杆菌觅食行为的细菌觅食优化算法（Bacteria Foraging Optimization Algorithm，BFOA），为仿生进化算法家族增添了新成员。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：2kb

[机器学习] 匈牙利算法的函数优化matlab

说明： 匈牙利算法的基本思想是修改效益矩阵的行或列，使得每一行或列中至少有一个为零的元素，经过修正后，直至在不同行、不同列中至少有一个零元素，从而得到与这些零元素相对应的一个完全分配方案。 当它用于效益矩阵时，这个完全分配方案就是一个最优分配，它使总的效益为最小。这种方法总是在有限步内收敛于一个最优解
<weixin_42758463> 上传 | 大小：4kb

[机器学习] 蚁群算法的函数优化matlab

说明： 蚁群算法ACO是一种新型的模拟进化算法，该算法采用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻有能力来解决一些离散系统优化中的困难问题。应经用该方法求解了旅行商问题（TSP问题）、指派问题、调度问题等，取得了一系列较好的实验结果。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：2kb

[机器学习] 基于改进的多算子融合的图像识别

说明： 数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种特定的处理。通常情况下，对图像进行处理主要有以下三个目的： 一是提高图像的可观性，以获得所期望的结果。例如对图像进行灰度变换、几何变换、滤波等从而改善图像的质量以达到所需的、清晰的效果； 二是对图像数据进行编码和压缩，以便于解决数据量与存储和传输的矛盾。 三是特征提取，以便于计算机进行图像分析。比如常用作模式识别的预处理，这就涉及到特征参数的提取问题。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：2mb

[机器学习] 人脸检测与MATLAB实现

说明： 生物识别是一种根据人体自身的生理特征（如指纹、脸像、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来识别身份的技术。近年来，随着模式识别、图像处理和信息传感等技术的不断发展，生物识别显示出更为广阔的应用前景。众所周知，其他的生物测定方法如指纹、声音和虹膜等，由于要求被测定者的主动配合参与，才能达到识别的目的，而人脸识别却不受这种限制，因此人脸识别正在成为当前人们关注和投入较大研究力量的重点。 学习目标： （1）学习和掌握MATLAB人脸检测算法； （2）学习和掌握MATLAB编程实现人脸图像分割；
<weixin_42758463> 上传 | 大小：153kb

[机器学习] 指纹图像特征提取与matlab实现

说明： 指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而指纹匹配通常基于细节点匹配。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。本章采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹匹配。基于MATLAB实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法，算法实现简单快速，而且具有较高的准确率。
<weixin_42758463> 上传 | 大小：150kb

[机器学习] 遗传算法优化神经网络

说明： BP神经网络简单实用，收敛速度和执行效率都较高，然而就是算法的稳定性比较差，基于遗传算法优化的BP网络算法分析，采用遗传算法对BP神经网络进行权值和阈值优化求解，得到相应的权值和阈值，从而可以稳定的控制BP神经网络结构，实现问题的快速高效求解，并且大大地提高算法稳定性
<weixin_42758463> 上传 | 大小：4mb