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  1. c迷宫算法图形显示人工及手动检索

  2. 包括界面设计,迷宫的遍历通过四个方向进行,可以进行手动操作也可以自动检索
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-15
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:yitiantian131
  1. 人工神经网络控制 PPT

  2. 人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信息科学等多学科的交叉研究领域,是近年来高科技领域的一个研究热点。它的研究目标是通过研究人脑的组成机理和思维方式,探索人类智能的奥秘,进而通过模拟人脑的结构和工作模式,使机器具有类似人类的智能。它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用,成为人工智能研究中的活跃领域。本章先回顾神经网络控制的产生背景,再简要介绍神经网络控制的发展过程及研究就动向。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-11-23
    • 文件大小:284kb
    • 提供者:gh_xiaomi
  1. 数据结构课程设计报告及源程序—迷宫问题

  2. 随机生成一个迷宫图,迷宫大小为N*N,N预定义为常数,修改N的值可以改变迷宫的大小。用白色表示可走的路,蓝色表示墙壁不可以通过。系统设计两种运行方式:一种是系统自动探索(用递归方法实现);另一种是由人工操作探索通路。 设计思路:程序首先要考虑迷宫的表示,这是一个二维关系图,所以可选择二维数组来存储。数组元素只有两种值0和1,分别代表通路和墙壁。图形的显示可以根据数组元素的值来确定。如果是人工探索,则依据按键来确定探索物的位置坐标,利用循环语句实现。如果是系统自动探索,可采用递归算法实现。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-12-02
    • 文件大小:500kb
    • 提供者:wei224
  1. 人工神经网络应用系统体系

  2. 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。   神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。目前,主要的研究工作集中在以下几个方面:   (1)生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。   (2)建立理论模型。根据生物原型的研究
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-09-26
    • 文件大小:293kb
    • 提供者:hs3712993
  1. 人工神经网络的根本原理和开发应用

  2. 神经网络是科学史上的一座里程碑,它的神奇随着人们的探索任然在继续
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-04-08
    • 文件大小:19mb
    • 提供者:manianga
  1. C语言课程设计_迷宫问题

  2. C语言课程设计 迷宫问题 #include #include #include #include #include #define N 20/*迷宫的大小,可改变*/ int oldmap[N][N];/*递归用的数组,用全局变量节约时间*/ int yes=0;/*yes是判断是否找到路的标志,1找到,0没找到*/ int way[100][2],wayn=0;/*way数组是显示路线用的,wayn是统计走了几个格子*/ void Init(void);/*图形初始化*/ void
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2011-06-22
    • 文件大小:8kb
    • 提供者:loveruisky
  1. 人工神经网络-基团键贡献耦合模型预测煤液化油的偏心因子

  2. 为探索预测煤直接液化油窄馏分的偏心因子的新方法,建立了基于人工神经网络-基团键贡献耦合模型(ANN-GBC),以煤直接液化油包含的45个基团键和常压沸点(T_b)共46个参数作为该模型的输入参数,研究了煤直接液化油15个窄馏分的偏心因子与分子结构之间的相关性。结果表明,通过计算20个模型化合物的偏心因子,表明ANN-GBC模型具有较好的模拟推算功能,计算值与理论值平均相对误差均在2.5%以下。偏心因子ω随蒸馏切割馏分温度的升高而增大,ANN-GBC模型预测值普遍高于Watanasiri、NEDO
  3. 所属分类:其它

  1. 03-群体智能优化算法-人工蜂群优化算法.docx

  2. 在自然界中,群体是由多个为实现一共同目标的个体构成,目标可以是抵御捕食者、建巢穴、保留或繁殖种群、充分利用环境中的资源等。在群体中为完成目标,存在着任务选择机制和分工,个体根据局部规则和相邻个体间的相互作用进行自组织。这些低层次的交互导致了全局的群体行为。Bonabeau等人[1]将自组织定义为正反馈、负反馈、波动和多重交互作用的组合。正反馈促进个体更频繁地做出有益的行为,或促使其他个体向适当的行为靠拢。蚂蚁分泌信息素或蜜蜂跳舞都是正反馈的例子。由于正反馈效应的存在,当种群趋于饱和时,负反馈机制
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-03-06
    • 文件大小:291kb
    • 提供者:hba646333407
  1. 基于人工神经网络的悬臂杆CNC车削质量特性的综合预测建模。

  2. 这项研究的目的是开发一种有效的方法来预测悬臂钢筋的计算机数控车削中的产品质量。 基于实验研究,神经网络建模和各种统计分析工具的系统性预测建模程序旨在生成最准确,实用和经济高效的预测模型。 建模过程首先探讨切削参数之间的关系,这些参数已知会对加工零件的质量特性产生影响,例如尺寸误差,形状误差和表面粗糙度,以及它们对加工条件的敏感性。 基于这些探索并使用大量的统计工具,使用几种人工神经网络体系结构对包含在预测模型中的最相关变量进行识别和融合。 在悬臂杆的CNC车削上的应用表明,由于其简单,准确和高效
  3. 所属分类:其它

  1. 人工鱼群和蒙特卡罗混合算法的应用

  2. 为方便快捷地使用计算机求解二重积分的数值解,采用人工鱼群和蒙特卡罗的混合算法,将蒙特卡罗求解二重积分数值解的思想引入到人工鱼群算法中,改进了人工鱼群算法中的适应度函数和积分求和公式。最后,通过一个算例进行了验证,实验结果表明:当分割点数目仅为100时,误差已经降低为0.000 410 7;而进化策略的实验结果是:当分割点数目达到1 024时,误差才降为0.000 148.改进的后算法一方面很好的体现了人工鱼群算法易于和蒙特卡罗算法结合的优点,另一方面在保留改进的蒙特卡罗算法原有优点的基础上,也在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-26
    • 文件大小:721kb
    • 提供者:weixin_38639089
  1. 人工神经网络在数据挖掘中的潜在应用

  2. 神经网络的方法不常用于数据挖掘任务,因为他们可能具有复杂的结构,训练时间长,和不易理解的结果表示和常产生不可理解的模型,然而,神经网络具有对噪声数据的高承受能力和高精确度,是数据挖掘中的优先考虑。该文,做了调查来探索人工神经网络在数据挖掘技术中的应用,还研究了基于神经网络基础实现数据挖掘的关键技术和方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:178kb
    • 提供者:weixin_38735101
  1. 基于多策略人工蜂群的多序列比对算法

  2. 多序列比对是生物信息学中最重要和挑战性的任务之一. 针对多序列比对是NP 完全组合优化问题, 引.入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等, 提出了一种基于多策略人工蜂群.的多序列比对算法. 该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化和获取较好初始解; 其次针对不同.蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索与局部开发能力. 同时引入序列比对的蜜源编码方.法以适应多序列比对的离散性. 实验结果表明, 该算法鲁棒性较强, 能获取较好的比对性能和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:365kb
    • 提供者:weixin_38659805
  1. ML-Lab:这是一个机器学习实验室,旨在通过练习,小项目和教程探索一些概念-源码

  2. ML实验室 这是一个机器学习实验室,旨在通过练习,小型项目和教程来探索一些概念:) 话题 描述 关联 决策树 构建基于数据中属性的实际值制定的决策模型 贝叶斯 将贝叶斯定理应用于分类和回归等问题 聚类 描述问题的类别和方法的类别 人工神经网络 它们受到生物神经网络的结构和/或功能的启发 降维 寻求并利用数据中的固有结构,以使用较少的信息来汇总或描述数据。 深度学习 人工神经网络的现代更新,可利用大量廉价计算 基于实例 有关模型重要或必需的训练数据实例或示例的决策问题 其他参考
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:596kb
    • 提供者:weixin_42117032
  1. brokers_ofspace:商业太空探索的新纪元-源码

  2. 空间经纪人 自成立以来,已售出数百万英亩! 概述 太空殖民在这里,你在哪里? 至少在理论上,我们是如此接近殖民空间。 但是就像我们需要一个合适的房地产系统,对吗? Well Space Brokers正是出于这一确切目的。 我们的网站出售太空财产,它使用SOLARI(自制的加密货币)在我们太阳系的范围内出售地球外财产。 不要错过这个难得的机会,在您想要的任何星球上拥有属于自己的一块土地! 它能做什么 在天体上购买财产正是我们的网站提供的。 遵循的步骤- -打开网站,并通过人工验证测试。 您必须向
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:66mb
    • 提供者:weixin_42178688
  1. 基于分布估计的人工鱼群算法的柔性作业车间环境智能调度

  2. 高效的调度策略对于灵活的车间环境中的制造系统至关重要。 柔性作业车间调度问题(FJSP)是一个复杂的组合优化问题,因为它同时考虑了机器分配和操作顺序。 本文提出了一种有效的带有分布估计的人工鱼群模型(AFSA-ED),以获得智能调度策略。 在AFSA-ED中,提出了一种用于机器分配和操作序列初始化的集成初始化算法,然后将种群分为两个子种群并分别进行进化。 此外,将所设计的原则前和原则后安排机制应用于不同的子群体,以增强多样性。 在此之后,提出了一种具有分布估计的人工鱼群算法,以探索有希望的解决方
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:244kb
    • 提供者:weixin_38732842
  1. 基于交叉运算的人工蜂群优化BP神经网络的脑电信号分类

  2. 为了提高脑电信号的分类准确率,提出一种基于人工蜂群算法和BP神经网络的分类方法。针对反向传播(BP)神经网络存在全局搜索能力差、对初始权重敏感和人工蜂群算法的搜索公式精于探索但疏于开发等问题,采用全局搜索因子来增强人工蜂群算法的开发能力,再加入交叉运算来解决人工蜂群算法的全局搜索。采用改进的算法来优化BP神经网络对初始权重敏感的问题,进而实现对脑电信号的分类。实验结果表明,所提算法对脑电信号的分类准确率更高,分类准确率达到91.5%,而且可以加快收敛速度。
  3. 所属分类:其它

  1. 人工神经网络的发展及应用

  2. 人工神经网络是人工智能的重要分支,具有自适应、自组织和自学习的特点。回顾了人工神经网络理论的发展历史,并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。随着人们对人工神经网络不断地探索和研究,并将其与一些传统方法相结合,将推动人工智能的发展,在以后的生产生活中发挥更大的作用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:657kb
    • 提供者:weixin_38682076
  1. 具有人工蜂群搜索策略的差分进化算法

  2. 针对差分进化算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题, 提出一种具有人工蜂群搜索策略的差分进化算 法. 利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力, 对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点. 此外, 为了提高算法 的全局收敛速度, 采用一种基于反学习的初始化方法. 通过对12 个标准测试函数进行仿真实验并与其他算法相比较, 表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:182kb
    • 提供者:weixin_38628362
  1. 引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法

  2. 针对标准粒子群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题, 提出一种引入人工蜂群搜索算子的粒子群算 法. 首先利用人工蜂群搜索算子很强的探索能力, 对粒子搜索到的历史最优位置进行搜索以帮助算法快速跳出局部 最优点; 然后, 为了提高算法的全局收敛速度, 提出一种基于混沌和反学习的初始化方法. 通过12 个标准测试函数的 仿真实验并与其他算法相比较, 所得结果表明所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:201kb
    • 提供者:weixin_38654915
  1. 具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法

  2. 针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点, 提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法. 在该策略中, 首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力; 其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索, 以提高其收敛精度和全局搜索能力. 14 个标准测试函数的仿真结果表明, 相比其他算法, 所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力, 并提高了其最优解的精度及收敛速度.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:294kb
    • 提供者:weixin_38689736
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