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搜索资源列表

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（源程序）

  2. 　　由MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 　　 程序目录： 第1章 P神经网络的数据分类—

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-10
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：sacular2010

  1. MATLAB 神经网络30个案例分析

  2. 第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65 第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 第9章 离

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-25
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：hughdove

  1. 分布式查询算法

  2. ．半连接 多连接粒子群优化算法 粒子群优化伊SO，Particle Swarm Optimization)算法脚1是一种随机全局优化 算法。与传统的随机算法不同，PSO算法将问题的解抽象为粒子，不是从单个点， 而是从一个粒子群体开始搜索，同时粒子具有。记忆"和“学习"的能力，通过 迭代过程中粒子间的合作与竞争，能使整个粒子群不断向最优区域搜索。研究表 明，PSO算法可以有效地求解组合优化领域的一些典型问题阱枷1。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-12-19
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：zhenzhenmomo

  1. 粒子群优化算法源码下载

  2. 求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域，但是对于不同的最优化问题，遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子，甚至要开发新的进化操作；另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所以，寻求新的解决最优问题的算法一直是研究热点。对约束优化问题的求解，已有许多算法被提出。传统的方法有梯度映射法、梯度下降法、惩罚函数法、障碍函数法等，但是单纯使用这些方法不是效率很低就是适用范围有限。而进化计算由于其求解过程不依赖于目标函数的解析性质，同时又能以较大的概率收敛于全局最优解，所以用进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：86byte
    • 提供者：checkpaper

  1. 基于MATLAB的神经网络仿真的30个案例

  2. 基于MATLAB的神经网络仿真的30个案例 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制 案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 案例9 离散Ho

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-02-18
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：tdycy

  1. Matlab 神经网络30案例分析

  2. 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-01
    • 文件大小：44mb
    • 提供者：thefates

  1. 《MATLAB 神经网络30个案例分析》.rar

  2. 第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65 第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 第9章 离

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-03
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：wllw7176

  1. MATLAB神经网络30个案例分析

  2. 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：lengwuqin

  1. 粒子群算法解决企业生产调度问题

  2. 某服装企业决定加工9批本企业品牌服装，因季节变化关系，每批产品都有一个交货期限，如果在此期限之前完成，则产品可以较高的价格出售，超过期限则将面临更激烈的价格竞争而减少生产效益。假设各批次服装的加工时间、交货期限和利润如表1所示，设每批产品的加工过程不允许中断，即一批产品加工过程中不能插入其他批次产品的加工，求总利润最大的加工顺序。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-13
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：qq_35615387

  1. 《MATLAB+神经网络30个案例分析》程序和数据

  2. 案例1：BP神经网络的数据分类—语音特征信号分类 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 案例3：神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值寻优 案例4：遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例5：PID神经元网络解耦控制算法-多变量系统控制 案例6 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例7：RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 案例9：离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别 案例10：离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能

  3. 所属分类：其它

  1. MATLAB 神经网络30个案例分析程序和代码

  2. 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-30
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：wepe12

  1. MATLAB神经网络43个案例分析

  2. 读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计、研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：61mb
    • 提供者：qq_36666756

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络.zip

  2. MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。 MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码） 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2019-05-27
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：nui111

  1. 基于局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法

  2. 基于局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法，钱晓宇，方伟，为了提升粒子群优化算法在复杂优化问题, 特别是高维优化问题上的优化性能, 提出了一种基于Solis\&Wets 局部搜索的反向学习竞争粒子群�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：678kb
    • 提供者：weixin_38723236

  1. 机器学及其matlab实现—从基础到实践.zip

  2. 第一课:MATLAB 入门基础 第三课:BP 神经网络 第四课:RBF、GRNN 和 PNN 神经网络 第五课:竞争神经网络与 SOM 神经网络 第六课:支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 第七课:极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM) 第八课:决策树与随机森林 第九课:遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 第十课:粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：qq_37495989

  1. 一种基于细胞通讯机制的改进果蝇优化算法

  2. 最近发明的果蝇优化算法（FOA）是一种基于果蝇觅食行为的新型群体智能方法，并且已证明与现有的进化算法（例如粒子群优化（PSO）算法）相比具有竞争优势。 但是，FOA仍然存在一些缺点，例如收敛精度低，在后期的演化阶段很容易陷入局部最优值。 本文通过在搜索策略中考虑全局最差，均值和最佳解的信息，提出了一种基于小区通信机制（CFOA）的改进的FOA，以提高开发效率。 一组数值基准函数的结果表明，在大多数实验中，CFOA均优于FOA和PSO。 此外，CFOA用于优化碳纤维生产中预氧化炉的控制器。 仿真结

  3. 所属分类：其它

  1. 基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断模型

  2. 提出了一种基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。对支持向量机进行了非线性和多分类变换，构建了k-折平均分类准确率目标函数，建立了帝国殖民竞争算法优化支持向量机的非线性多分类模型，结合交叉验证原理对变压器进行了故障诊断。故障诊断结果表明，所提方法的平均测试准确率优于标准支持向量机和粒子群优化算法优化支持向量机(准确率分别为77.08 %、57.97% 和61.96 %)，验证了所提模型的有效性。采用UCI基准数据集对所提模型进行分类测试，结果表明所提模型在解决分类问题上具有较好的

  3. 所属分类：其它

  1. 带自适应精英扰动及惯性权重的反向粒子群优化算法

  2. 针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题，提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法（OPSO-AEM＆NIW），来克服该算法的不足。OPSO-AEM＆NIW算法在一般性反向学习方法的基础上，利用粒子适应度比重等信息，引入了非线性的自适应惯性权重（NIW）调整各个粒子的活跃程度，继而加速算法的收敛过程。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生，提出了自适应精英变异策略（AEM）来增大搜索范围，结合精英粒子的反向搜索能力，达到跳出局部最优解的目的

  3. 所属分类：其它

  1. 无惯性自适应精英变异反向粒子群忧化算法

  2. 为解决反向粒子群优化算法计算开销大、易陷入局部最优的不足，提出一种无惯性的自适应精英变异反向粒子群优化算法（NOPSO）。NOPSO算法在反向学习方法的基础上，广泛获取环境信息，提出一种无惯性的速度（NIV）更新式来引导粒子飞行轨迹，从而有效加快算法的收敛过程。同时，为避免早熟现象的发生，引入了自适应精英变异策略（AEM），该策略在扩大种群搜索范围的同时，帮助粒子跳出局部最优。NIV 与 AEM 这 2种机制的结合，有效增加了种群多样性，平衡了反向粒子群算法中探索与开发的矛盾。实验结果表明，与主

  3. 所属分类：其它

  1. 基于性能感知的网络切片部署方法

  2. 为了应对网络切片中共享物理资源的虚拟网络功能（VNF）间因资源竞争带来的性能下降问题，提出了一种基于性能感知的网络切片部署方法。在网络切片实例部署时，采用先虚拟节点映射再虚拟链路映射的两阶段部署方式。在虚拟节点部署阶段，首先从资源供需的角度定义了VNF的性能影响因子，以量化VNF的性能影响程度；然后求出网络切片实例中所有 VNF 在可部署的物理服务器上的性能影响因子总和，将性能影响因子总和最小的物理服务器作为映射位置，采用模拟退火-离散粒子群算法求出节点映射结果。在虚拟链路部署阶段，采用最短路径

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：852kb
    • 提供者：weixin_38571453
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