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搜索资源列表

  1. 布谷鸟算法

  2. 布谷鸟搜索算法（原算法可直接运行），2009年新提出的算法，代码也是作者写的源代码，可直接运行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-02
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qieyanchen

  1. 基于混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法

  2. 基于混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法，MATLAB代码，能直接使用，适合初学者学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-30
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：lvchuangtianya

  1. 模拟退火算法与公交调度

  2. 根据实际应用中布谷鸟算法体现出的局部搜索能力差的问题，本文采用算法结合的方式把模拟退火算法结合其 中，同时动态更改发现概率以及搜索步长，使之变成自适应混合布谷鸟算法。利用标准测试函数进行检验，发现此结合算 法能够很好地提高算法运算质量，收敛速度较快。通过实际应用，将该算法引入到公交调度系统当中，效果较好，这为公交 系统优化研究提供了一个新颖的方法。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-12
    • 文件大小：463kb
    • 提供者：weixin_42162134

  1. matlab开发-funba

  2. matlab开发-funba。布谷鸟搜索法优化分数延迟无限脉冲响应滤波器设计

  3. 所属分类：其它

  1. 改进布谷鸟算法在水质传感器部署上的应用

  2. 针对传统无线传感器网络随机部署分布不均的问题，基于Adam优化算法改进布谷鸟算法的寻优过程，用学习率衰减法改进布谷鸟算法的淘汰概率。以网络覆盖率为优化目标，通过建立网络覆盖率的数学模型来描述水质传感器网络节点覆盖优化问题，最后通过原始的布谷鸟算法与其他3种改进算法的对比，证明改进的布谷鸟算法可以使用较少的迭代次数，使水质传感器网络达到更佳的覆盖性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：521kb
    • 提供者：weixin_38551205

  1. 基于逐级变异布谷鸟搜索和Powell的医学图像配准

  2. 针对基本布谷鸟搜索算法容易陷入局部极值的不足，提出一种逐级变异方法，采用逐级变异方法改进基本布谷鸟搜索算法，进而提出一种逐级变异布谷鸟搜索算法。针对医学图像配准问题，采用互信息作为相似性测度，结合逐级变异布谷鸟搜索算法和Powell法提出融合优化方法，将该融合优化方法应用于医学图像配准中，提出一种基于逐级变异布谷鸟搜索和Powell的医学图像配准方法。通过仿真实验证明该方法实现的医学图像配准精度和准确度更高，性能更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：443kb
    • 提供者：weixin_38640242

  1. PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感信息提取

  2. 为了进一步提高遥感矿化蚀变信息提取的精度，本文提出了一种基于主成分分析PCA (Principal Component Analysis)和布谷鸟算法优化支持向量机SVM (Support Vector Machine)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先，通过波段比值法增强研究区遥感图像中的矿化蚀变信息，并获得比值图像；然后，对比值图像进行主成分分析，进而提取训练样本；接着，利用SVM对训练样本进行训练，同时采用布谷鸟算法求取SVM的最优核参数及惩罚因子，构造最优SVM模型；最后，运用最优SVM

  3. 所属分类：其它

  1. 基于量子衍生布谷鸟的脊波过程神经网络及TOC预测

  2. 为提高总有机碳含量(TOC)的预测精度,针对测井曲线的时变、奇异性特征,选用脊波函数作为过程神经元的激励函数,提出一种连续脊波过程神经元网络.模型训练方面首先给出基于正交基展开的梯度下降法;其次为提高模型训练收敛能力,提出一种沿Bloch球面纬线实施莱维飞行的量子衍生布谷鸟算法,并用于模型参数优化;最后将训练好的脊波过程神经网络应用于泥页岩TOC预测,通过相关性选取对TOC响应敏感的测井曲线作为模型特征输入.实验对比结果表明,该方法的预测精度较高,较其他过程神经网络提高7个百分点.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：536kb
    • 提供者：weixin_38634610

  1. 阴影条件下基于迁移强化学习的光伏系统最大功率跟踪

  2. 在光伏系统中,光伏阵列往往会受到阴影条件(partial shading condition,PSC)的影响,造成光伏系统输出功率偏低以及功率-电压($P-V$)特性曲线出现多峰值的现象,从而导致常规最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法易陷入局部最优的问题.对此,设计一种基于迁移强化学习(transfer reinforcement learning,TRL)的MPPT算法.该算法将连续变量的动作空间分解为若干个小范围的子搜索空间,从而有效提高T

  3. 所属分类：其它