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搜索资源列表

  1. BP神经网络的数据分类算法matlab源码

  2. 人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力，近年来引起了众多学者的兴趣与参与，已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用中，约90％的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别／分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而，由于BP算法是一种梯度下降搜索方法，因而不可避免地存在固有的不足，如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：checkpaper

  1. 键盘布局优化

  2. 如何减少输入中英文信息的按键次数，提高输入效率是手机用户很关心的问题。当前手机键盘布局 没有考虑到英语的组词规律和汉语的字音特性，增加了用户输入信息的按键次数.本文定义单词(拼音)的 平均输入码长，以平均输入码长作为评价标准，用遗传一迭代局部搜索算法(IGA)寻找优化的手机键盘布 局，用模拟退火、禁忌策略等优化方法增强算法搜索能力和搜索速度.采用新的键盘布局，单词和拼音的平 均输入码长分别减少了2.6%*ll 16.2%u.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-15
    • 文件大小：387072
    • 提供者：jianh6355

  1. 九宫重排九宫排序

  2. 在人工智能领域，对隐式图的搜索是求解问题的一种基本方法，本程序通过使用多种图搜索策略，对 重排九宫问题进行求解，演示了“广度优先搜索”、“深度优先搜索”、“有界深度优先搜索”、 “最好优先搜索”和“局部择优搜索”五种基本的图图搜索策略。 整个程序使用了动画技术，界面设计美观友好，使用方便。 “重排九宫”问题的定义 在一个3×3的方格棋盘上放置8个标有1、2、3、4、5、6、7、8数字的将牌，留下一个空格（用0表示）。 规定与空上下左右相邻的将牌可以移入空格。问题要求寻找一条从某初始状态S0到目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-05
    • 文件大小：7168
    • 提供者：a18840

  1. 微粒子遗传径向基matlab代码

  2. 一般而言，局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索，若找到一个比现有值更优的解就弃前者而取后者。但是，它一般只可以得到“局部极小解”，就是说，可能这只兔子登“登泰山而小天下”，但是却没有找到珠穆朗玛峰。而模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等从不同的角度和策略实现了改进，取得较好的“全局最小解”。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-04-15
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_40756112

  1. 混沌粒子群

  2. 混沌粒子群算法是将混沌搜索策略与粒子群相结合，提高种群的多样性，防止陷入局部最优

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42758463

  1. 蛙跳算法解决函数问题

  2. 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-21
    • 文件大小：425
    • 提供者：qq_38716715

  1. 蛙跳算法及源代码

  2. 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-15
    • 文件大小：68608
    • 提供者：lininggggggg

  1. 一种改进型量子遗传算法_张宗飞.pdf

  2. 采用动态 策略调整量子门旋转角，以加快收敛速度，采用优体交叉策略实施交叉操作，以增强局部搜索能力。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-06-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：m0_38033621

  1. 求解PFSP问题的多粒子群协同学习算法

  2. 针对以最小化最大完工时间为目标的置换流水车间调度问题,提出了一种多粒子群协同学习算法。该算法在协同粒子群算法的基础上,采用了精英库种群和普通种群共同进化框架,重新构造了学习交流方式。精英库种群采用改进的综合学习策略,普通种群中的每个子群采用经验指导的精英学习策略进行局部搜索。此外,还引入了精英迁移策略,促进整个种群的信息交流与协同进化。通过在不同规模问题的实例与另外两种优化算法进行比较,仿真结果表明了该算法在解决置换流水车间问题上的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：618496
    • 提供者：weixin_38711643

  1. 基于t-分布精英保留机制的花朵授粉算法

  2. 针对花朵授粉算法收敛精度不高,算法迭代后期收敛速度慢的缺陷,从全局搜索和局部搜索两个方面对算法进行改进。首先,在全局搜索时引入基于t-分布的精英概率保留机制,该策略通过设置一个精英概率保留参数,控制部分最优解信息能够保留进入到下一次迭代,并使用t-分布算子对保留的最优解的各维度实施扰动变异。其次,在算法的局部搜索时,使用高斯变异代替原算法的随机数扰动变异,提升局部搜索的稳定性。仿真实验结果表明,改进的算法比基本花朵授粉算法,在收敛精度和收敛速度上有提升,从而说明改进策略的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38553466

  1. 信息素S型更新的耦合ACO算法及其应用

  2. 针对蚁群算法存在易过早收敛、出现停滞现象、陷入局部极值的问题,提出S型信息素更新策略与Alopex算法相耦合的改进蚁群优化算法(IACO).该算法定义全新的S型动态自适应信息素全局更新函数,使信息素增量随迭代次数和目标函数值变化而动态变化,同时耦合Alopex算法以提高算法的局部搜索能力.将IACO算法应用于支持向量机参数的优化中,构成IACO-SVM模型.利用UCI标准数据集进行数值实验.研究结果表明:IACO算法具有较强的寻优性能,IACO-SVM模型具有较高的平均分类准确率和较好的稳定性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：449536
    • 提供者：weixin_38741891

  1. 一种自适应调节粒子群优化算法的研究

  2. 针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法。算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响。另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性。使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：431104
    • 提供者：weixin_38514805

  1. 非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

  2. 提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38500734

  1. 基于信息熵的量子免疫遗传算法

  2. 针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：374784
    • 提供者：weixin_38717171

  1. 基于混沌扰动PSO算法的云计算任务调度

  2. 粒子群优化（PSO）算法在云计算环境下任务调度方面应用十分广泛。针对算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷，从基本概念入手，在算法中加入改进的动态惯性权重和外部扰动策略，改善PSO算法的局部寻优能力，提高算法迭代后期收敛速度和搜索的精度，最后利用Cloudsim进行实验，将新算法与其他算法任务执行总的迭代次数的结果进行对比，新算法克服了粒子群算法的缺点，能够有效地平衡全局和局部搜索能力，任务的完成时间相对较少。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：281600
    • 提供者：weixin_38718434

  1. PSODE混合算法的ADRC控制

  2. 针对自抗扰控制过程中存在的最优参数难以确定的问题，提出一种基于混合PSODE的参数调整算法。采用线性ADRC控制器，利用ITAE值作为子项对系统动态性能进行评价，对于振幅回撤较大的输出增加惩罚策略；针对ADRC控制参数较多、难优化的问题，采用混合PSODE算法进行优化：当PSO的搜索停滞时，新算法异步间歇对pbest空间进行变异，并自适应调整惯性权重使粒子收敛，平衡了算法的全局和局部搜索能力。最后利用所提出的控制算法对锅炉过热汽温系统控制模型进行仿真，结果显示优化后的控制系统具有良好的控制性能和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：404480
    • 提供者：weixin_38665804

  1. 多维度惯性权重衰减混沌化粒子群算法及应用

  2. 针对标准粒子群优化算法在处理多维、多峰值优化问题时暴露出的易早熟收敛的难题,提出了MDDCIW_PSO算法。算法的主要思路如下:在粒子群进化过程中,赋予每代群体中每个粒子的每一维度以不同的线性衰减混沌化惯性权重,即从纵向看,随着迭代次数的增加,惯性权重呈现线性衰减变化;从横向看,当代的每个粒子的每一维度都在当前衰减半径内呈现独立的混沌变化。MDDCIW_PSO算法从纵横两个方向,最大可能地增强了粒子在搜索后期的群活性和局部搜索能力,从而尽可能地避免陷入局部最优。大量的标准测试函数仿真结果表明:M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38752074

  1. 基于改进混合遗传算法的云资源调度算法

  2. 在云计算中,系统规模和虚拟机迁移数量都是十分庞大的,需要高效的调度策略对其进行优化。将云计算的任务分配抽象为背包求解问题,可通过遗传算法进行求解。传统的遗传算法具有局部搜索能力差以及早熟现象的缺点,采用遗传和贪婪相结合的混合遗传算法。针对混合遗传算法在资源利用率与能源消耗的收敛速度较慢问题,通过改进适应度函数,改变了适应度函数在不同染色体间的差异度,从而提高了染色体在选择算子中的择优性能。仿真结果表明,该方法能够有效提高混合遗传算法在云计算资源优化中的收敛速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：438272
    • 提供者：weixin_38601364

  1. 逐维改进的多维花授粉算法

  2. 花粉授粉算法（FPA）是一种受自然启发的新型智能算法，它在解决方案上使用了整个更新和评估策略。 为了解决多维函数优化问题，由于尺寸间的干扰现象，该策略可能会降低收敛速度和算法求解的质量。 为了克服这种不足，本文提出了一种基于逐维改进的花授粉算法。 在改进算法的迭代过程中，使用了基于维度的基于解决方案的更新和评估策略。 并且，为了增强本地搜索能力； 该改进算法还应用了局部邻域搜索策略。 仿真实验表明，所提出的策略可以有效地提高收敛速度和解的质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38551059

  1. 异构处理器集群上平台自适应的高吞吐量监控视频压缩

  2. 直接浏览和分析大量监控视频对操作员而言效率低下。 视频压缩是快速视频浏览的技术解决方案。 一方面，使用简单策略跳过帧的传统视频压缩方法可能会丢失一些重要的帧。 另一方面，重新安排框架上下文的方法可以提高浏览效率，但是使用具有各种硬件配置的数据处理中心不容易加速。 在本文中，我们提出了一种基于平台检测的基于变化检测的视频压缩系统，该系统易于加速并准确保留重要帧。 为了充分利用硬件加速，我们使用多线程和GPU加速来实现所建议系统的每个模块，然后通过利用任务级并行性进一步加速系统。 我们通过局部搜索的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38676058
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