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  1. 支持向量机SVM理论基础和应用

  2. 该软件可以解决C- SVM分类、-SVM分类、-SVM回归和-SVM回归等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。在第2章中我们也介绍了该软件的一些优点,因此通过综合考虑,我们决定采用该软件作为工作软件。SVM用于模式识别或回归时,SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择,目前国际上还没有形成一个统一的模式,也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-15
    • 文件大小:36864
    • 提供者:xiahan0823
  1. SDE性能调优方案(pdf文档)

  2. 影响ArcSDE 运行性能的因素比较多,对其性能的优化需要根据具体情况而定。总体 上说,对ArcSDE 性能影响较大的因素是:服务器硬件配置、Oracle 参数配置、ArcSDE 参数配置和图层管理模式。 服务器硬件配置包括:CPU 主频、物理内存大小、系统总线速度、硬盘数量、磁盘寻 道时间等,硬件配置参数不是本文的重点讨论内容。 Oracle 参数配置包括表空间的组织和缓冲参数配置;ArcSDE 参数配置包括存储参数 配置和缓冲参数配置
  3. 所属分类:Oracle

    • 发布日期:2009-08-04
    • 文件大小:178176
    • 提供者:abi2000
  1. 一种基于遗传算法一模式搜索法的无人机路径规划

  2. :为改善遗传算法局部寻优精度较差的固有缺陷,提出一种基于遗传算法一模式搜索法的无人机路径规 划算法。采用简单的一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数。先用遗传算法全局搜 索.得到全局近似最优路径,在此基础上使用局部寻优精度好的模式搜索法,得到精度更好的路径。仿真结果 表明所提的遗传算法一模式搜索法改善了单一遗传算法局部寻优精度较差的缺陷,提高了路径规划的精度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-11
    • 文件大小:249856
    • 提供者:sbfj_88999
  1. 遗传规划算法的改进及其应用研究

  2. 遗传规划是进化计算的分支之一,是从遗传算法中发展起来的一种全局搜索寻优技术,相对于遗传算法,遗传规划对问题的层次结构表示方法更加自然,应用也更加广泛。 本文第一章详细描述了遗传规划的产生背景、研究现状以及研究中存在的一些问题。论文的第二章,首先介绍了遗传规划算法的基本思想和方法,然后从初始群体生成,变异策略和适应度函数等方面对传统的遗传规划提出了改进方法,并给出相应改进算法,同时通过符号回归实验对本文提出的改进算法与传统的遗传规划算法及其它改进算法进行了性能测试和比较,数值结果表明我们的改进算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:bzxyphr
  1. LIBSVM使用介绍

  2. LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件还有一个特点,就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数就可以解决很多问题;并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-06-11
    • 文件大小:103424
    • 提供者:Grazz
  1. 基于遗传径向基神经网络的声音转换

  2. :声音转换技术可以将一个人的语音模式转换为与其特性不同的另一个人语音模式,使转换语音保 持源说话人原有语音信息内容不变,而具有目标说话人的声音特点。本文研究了由遗传算法训练的RBF神 经网络捕获说话人的语音频谱包络映射关系,以实现不同说话人之间声音特性的转换。实验对六个普通话单 元音音素的转换语音质量分别作了客观和主观评估,结果表明用神经网络方法可以获得所期望的转换语音 性能。实验结果还说明,与K-均值法相比,用遗传算法训练神经网络可以增强网络的全局寻优能力,使转换 语音与目标语音的平均频谱失
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-12-11
    • 文件大小:65536
    • 提供者:benben0413
  1. 向量机工具集libsvm

  2. SVM用于模式识别或回归时,SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择,目前国际上还没有形成一个统一的模式,也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-03-22
    • 文件大小:519168
    • 提供者:hx200154200154
  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:5242880
    • 提供者:sacular2010
  1. BP神经网络算法源码

  2. 任意选定一组自由权,通过对传递函数建立线性方程组,解得待求权。在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组,不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出,简化了运算步骤。没有采用误差反馈原理,因此用此法训练出来的神经网络结果与传统算法是等效的。其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组,运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统BP网络的非线性函数误差反馈寻优的思想。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-12-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:tangze1987
  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:8388608
    • 提供者:hughdove
  1. 一种新型的智能优化方法_人工鱼群算法

  2. 文中给出了人工鱼群算法的原理和详细描述,并对算法 算法中各参数对收敛性的影响等因素进行了分析;针对组合 出了人工鱼群算法在其中的距离、邻域和中心等概念,并给 合优化问题中的描述;针对大规模系统的优化问题,给出了 思想的人工鱼群算法;给出了人工鱼群算法中常用的一些改 了人工鱼群算法在时变系统的在线辨识和鲁棒PID的参数整 实例;最后指出了鱼群模式和算法的发展方向。 在应用中发现,人工鱼群算法具有以下主要特点: 算法只需要比较目标函数值,对目标函数的性质要 .算法对初值的要求不高,初值随机产生或设
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-01-12
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:hexiaoyun128
  1. 遗传算法和遗传规划

  2. 关于遗传算法的详尽介绍,对于遗传算法中各个模块的参数进行解析,窥视遗传算法的核心部分,对于遗传算法模式定理的深入解析,及由模式定理产生的启迪思想,能够让你更好的理解遗传算法!
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2012-03-26
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:pzy20062141
  1. 【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器

  2. 一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术,应用自适应噪声抵消技术,可在未知外界干扰源特征,传递途径不断变化,背景噪声和被测对象声波相似的情况下,能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲,自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展,简单的说,把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端,而它的输入端改为噪声干扰端,由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉,这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2012-12-30
    • 文件大小:2048
    • 提供者:mmfile
  1. libsvm-3.11

  2. SVM用于模式识别或回归时,SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择,目前国际上还没有形成一个统一的模式,也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。 目前,LIBSVM拥有C、Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、Labview等数十种语言版本。最常使用的是C、Matlab、Java和命令行(c语言编译的工具)的版本。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-04-13
    • 文件大小:643072
    • 提供者:jiangjiangca
  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. 粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

  2. 粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现,因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟,仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下:本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况,较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论,总结常见的改进的粒子群优化算法。其
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-05-28
    • 文件大小:1024
    • 提供者:checkpaper
  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:46137344
    • 提供者:thefates
  1. MyPSO_bak.rar

  2. 经典PSO算法的matlab实现 压缩包包括4个文件:MyPSO.m TestFucnt.m test_mypso.m CalFitnessFunct.m 1. MyPSO.m PSO算法的实现,函数传入参数只有一个结构体,易于使用 function [OptVal BestPos IterCnt OutMsg] = MyPSO(Options) %%功能:基本PSO算法的实现 %输入:结构化参数Options各个域如下 % Options.OptFunctName:待寻优函数名 % Opti
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-06-05
    • 文件大小:4096
    • 提供者:wllw7176
  1. 鱼群算法:一种基于动物自治体的寻优模式

  2. 鱼群算法(fish swarm algorithm)是一种新的基于仿生学的元启发式优化算法,对解决组合优化问题有很好的结果。提供这篇研究论文,想在这方面研究的朋友可以学习和借鉴。
  3. 所属分类:其它

  1. 混合流水车间提前/拖期调度问题的DE优化解

  2. 针对JIT生产模式下的混合流水车间调度问题特点,提出了采用DE算法与指派规则联合调度策略求解流水车间提前/拖期调度问题。构建了混合流水车间的提前/拖期调度模型。详细论述了DE算法的实施流程和关键问题。在算法实施过程中,首先,采用DE算法进行全局寻优,完成生产任务指派,确定某个工件在某个工序在哪个工位加工;然后采用局部指派规则来确定工件在该工序的开工时间。在满足目标完成时间(交货期)的前提下,使提前惩罚费用与拖期惩罚费用之和最小。数值计算结果证明了该算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:393216
    • 提供者:weixin_38514872
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