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  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  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：86
    • 提供者：checkpaper

  1. 蚁群算法详细资料

  2. 包括： 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合行为蚁群算法的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：kolchakzy

  1. matlab常用代码大全科研神器

  2. 第1章 BP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网络的预测----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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-08
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 科研常用代码（预测分类评价）

  2. matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 交叉验证神经网络 第58章 多项式拟合 plotfit 第59章 非线性拟合 lsq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-27
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 基于卷积神经网络的复杂网络加密流量识别.pdf

  2. 通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率. 针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流 量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型. 综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进 行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性. 同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率. 仿真结果表 明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率. 关键词:流量识别;复杂网络;加密;卷积神经网络;预处理;特征提取

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：redtank2000

  1. Pareto蚁群算法与遥感技术耦合的水资源优化配置_侯景伟.pdf

  2. 为了尝试用Pareto蚁群算法(PACA)和遥感技术(RS)来求解复杂的水资源优化配置问题, 建立了以经济、社会和生态环境综合效益最大为目标, 以供水、需水、水质等为约束条件的基于像元的水资源优化配置模型. 通过局部信息素强度限制、全局信息素动态更新、Pareto解集过滤器构建等策略, 使蚂蚁向信息素浓度大的优化边界移动,以提高PACA的全局搜索能力和收敛速度. 以中原地区某县为仿真对象, 借助RS获取其土地利用类型, 利用PACA在栅格地图上求解水资源优化配置模型, 并得到水资源最优配置方案.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：Dan510275

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 基于灰色关联-遗传神经网络的煤与瓦斯突出预测模型

  2. 在综合分析影响煤与瓦斯突出的各种评价指标的基础上,基于人工神经网络极强的非线性逼真能力,建立了煤与瓦斯突出强度预测的遗传神经网络模型。模型采用灰色关联理论完成了评价指标的优化,并利用遗传算法对BP网络初始权值和阈值的确定进行了优化。以重庆南桐矿区砚石台矿为例,对煤与瓦斯突出强度进行了预测,结果表明,采用本模型的预测结果与矿井实际突出状况一致,模型可靠,具有一定的理论与实际意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38586428

  1. 隧道施工过程的三角模糊数与神经网络安全评估

  2. 为动态地对地铁隧道施工过程进行安全评估,针对地铁超浅埋暗挖段隧道,构建三角模糊数与神经网络相结合的地铁隧道施工过程安全评估模型.根据监测和数值仿真数据建立安全指标体系;划分地铁隧道施工过程评估等级,并将评估等级语言变量转换为三角模糊数;用混合遗传算法优化的BP神经网络,找出综合指标数据与评估等级的非线性映射关系.研究结果表明:大连地铁超浅埋段隧道施工过程处于安全等级;通过与既有方法比较分析,证明该评估方法与实际情况具有较强的贴近度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：772096
    • 提供者：weixin_38529486

  1. 综合改进BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

  2. 针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：670720
    • 提供者：weixin_38618521

  1. 基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价

  2. 以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：635904
    • 提供者：weixin_38606656

  1. 综合优化神经网络算法

  2. 以多项式函数作为神经元的激活函数，结合矩阵伪逆的思想预先确定网络权值，并利用区间折半搜寻法自动优化隐层神经元数。通过对Hermit函数的仿真，充分显示了综合优化神经网络算法对函数具有较好的逼近。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38687199

  1. 基于果蝇算法和SVM的天然气日负荷预测

  2. 为了有效提高天然气短期负荷预测的准确度，提出了一种集成果蝇优化算法和SVM (Support Vector Machine)的混合优化策略FOA-SVM。首先，采用K-近邻算法对燃气负荷样本中离群数据进行查找定位，并用特征曲线法对离群数据进行修正。其次，综合考虑节假日、日期类型以及天气等影响因素，建立了基于SVM 的天然气日负荷预测模型，并采用果蝇优化算法优化SVM 的模型参数。最后，采用宁夏平罗县居民燃气日负荷数据和多种通用的定量误差评价方法，对建立的预测模型的可行性和有效性进行了验证。仿真结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38614825

  1. 基于遗传算法的激光切割镍基合金质量优化

  2. 基于人工神经网络，对激光切割镍基合金样本进行了训练函数拟合，以电流、脉宽、切速及离焦量作为输入向量，以挂渣宽度、切缝宽度及切割完整度的综合评分作为输出向量，找出了最小误差的隐含层节点，以此模型预测激光切割质量，得到最大误差为7.66%，最小误差为-0.32%。以综合评分作为遗传算法的适应度值，在实际应用的工艺参数范围内随机选择了50个种群作为最初寻优群体，对其进行交叉、变异和迭代等操作，寻找最优适应度值及对应的工艺参数。理论预测的最优适应度值为98.41，实际值为89.53，误差为9.03%。该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_38637805

  1. 基于人工神经网络和遗传算法的激光器参数全局优化方法

  2. 提出了一种新颖的基于人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的激光器参数全局优化方法,建立激光器输出功率的人工神经网络模型,来模拟激光器参数对输出功率的综合影响机理,进而以该模型作为目标函数,采用遗传算法对激光器参数进行全局优化。以平凹腔单横模氦氖激光器为例验证了该方法的可行性和有效性。对相同参数的激光器,人工神经网络模型的仿真数据与实验数据的均方根误差为0.0127 mW。应用该方法对其他参数全局优化后激光器预期输出功率比实验室已有的同等尺寸的激光器大,说明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38672800

  1. 基于神经网络和遗传算法的激光多层熔覆厚纳米陶瓷涂层工艺优化

  2. 将反馈型(BP)神经网络和遗传算法(GA)相结合用于激光多层熔覆厚纳米Al2O3-13%TiO2(质量分数)陶瓷涂层的工艺参数优化，根据3因素3水平正交试验结果对神经网络模型结构进行训练，建立了熔覆工艺参数(熔池闭环控制温度、超声振动频率及保温箱预热温度)与涂层性能(结合强度和显微硬度)之间的遗传神经网络预测模型。在此基础上，采用遗传算法对纳米陶瓷涂层结合强度和显微硬度进行了单目标和多目标参数优化。结果表明，遗传神经网络模型预测值与试验值误差较小，相对误差不超过2.5%。遗传算法优化的涂层最大结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38747444

  1.  基于模糊神经网络的起重机安全评估方法研究

  2. 根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断，可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：911360
    • 提供者：weixin_38742421

  1. 基于广义回归神经网络的电网信息系统日志数据分析技术研究

  2. 针对目前电网信息系统处理日志数据量大且系统处理速度慢的问题，根据现有数据处理系统以及基于神经网络的数据分析方法，通过利用Flume数据采集系统、主从结构模型HDFS和并行编程模式的MapReduce综合支持的数据调用程序，优化传统的广义神经网络算法，提高系统分析数据做出响应的速度。最后选取电网信息系统的部分样本进行实验测试：较其他数据处理算法来说，GRNN算法数据处理响应时间提高近52%，处理结果的准确性提高10%左右。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：960512
    • 提供者：weixin_38526650

  1. 基于人工智能技术的火电厂燃煤锅炉智能燃烧优化研究及应用

  2. 为了降低火电厂燃煤锅炉的氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗，提出了样本增量量子神经网络和改进型量子蜂群算法。样本增量量子神经网络可以动态建立燃煤锅炉的氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗的综合模型，并且可实现模型滚动优化。基于建立的综合模型，通过应用改进型量子蜂群算法优化一二次风量、燃煤量和各二次风门开度来实现锅炉燃烧优化。基于上述两种方法，开发了一套燃煤锅炉智能燃烧优化软件，并应用于某热电厂330 MW锅炉上，测试结果表明，氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗均有不同程度的降低，说明建模方法和优化算法是有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38500117
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