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  1. 基于遗传算法和模拟退火算法的特征选择方法

  2. 针对模式识别时原始特征数量大而有冗余的现象,提出了一种基于遗传退火算法的特征选优方法,首先对遗传算法和模拟退火做了简要评论,然后在遗传算法中引入模拟退火的 Boltzmann 更新机制,以克服传统的遗传算法易于过早收敛和易于陷入局部极小的问题,最后阐述、设计了适应度函数和遗传算子。仿真实验表明,该方法在求解的效率和解的质量方面都达到了令人满意的效果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-02-01
    • 文件大小:76800
    • 提供者:wangxu047
  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. 基于遗传算法和模拟退火算法的特征选择方法

  2. 介绍了遗传算法和模拟退火算法的特征选择方法
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-04-13
    • 文件大小:76800
    • 提供者:libao19850808
  1. 蚁群优化模拟退火算法、多目标,遗传算法等近红外光谱特征选择方法

  2. 特征选择是常用的预处理任务之一,其目的是减少智能算法和模型的输入量。这有助于简化模型,降低模型训练的计算成本,提高模型的泛化能力和防止过度训练。用于前馈人工神经网络(ANNs)训练的进化特征选择的MATLAB实现。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-26
    • 文件大小:77824
    • 提供者:tang6457
  1. MIMO雷达发射波形优化设计.pdf

  2. 本文构建了OFDM-LFM信号模型,并通过信号模糊函数的分析验证了其理论上的正交性。随后采用同样具有良好脉冲压缩性能的多相编码信号,以极小化峰值旁瓣为代价函数选择通过遗传算法对发射波形进行优化。最后,基于序列二次规划研究了自相关峰值旁瓣电平和互相关峰值电平与码长N、序列数L和加权系数的数值关系。目录 第一章绪论 1.1MIMo雷达波形设计的研究意义及背景 1.2MMo雷达波形设计研究现状的国内外背景和历史发展 第二章MIM雷达概述…… 2.1MIMO雷达的信号模型 般信号模型 3335 2.2信
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2019-07-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_36731567
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:songzailu6482