NTsys-pc2.01图解使用说明1数据的录入方法：1)利用Ntedit直接录入数据
0、1二元数据中的数据缺失记为2。其中列标可以写为样品编号(条带编号)，在No.rows 栏中写入0、1数据总数，No.cols 栏中写入样品总数。文件另存为*.nts格式。
2)从excel表中直接读入数据
Excel表中输入数据格式如下图。A1必须为1，B1为0、1数据总数，C1为样品总数
2023-04-13 21:35:38
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多种群遗传算法，改进了遗传算法中容易陷入局部最优解的缺点。在一定程度上提高了收敛速度。需要添加移民算子和精英种群选择部分代码。
2023-04-12 09:44:48
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2023-04-10 22:57:27
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针对单项目资源均衡优化在企业实际应用中的不足，提出了多项目资源均衡优化的概念，建立了多项目资源均衡问题模型。在此基础上给出一种遗传算法的求解方法，在算法中有效地利用了网络计划图的拓扑排序，减少了遗传操作过程中非法个体的修复计算量，加快了算法的收敛速度。实例计算表明，多项目资源均衡优化可以有效地实现整个企业资源的均衡配置，遗传算法在求解该问题时具有可行性和高效性。
2023-04-08 17:37:04
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2023-04-08 14:57:28
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基于matlab的遗传算法及其在稀布阵中的应用
遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一种基于自然进化理论的优化算法，可以解决各种复杂的优化问题。在 MATLAB 中，可以使用 ga 函数来实现遗传算法。
在稀布阵 (Sparse Array) 中的应用，可以使用遗传算法来求解稀布阵的构建问题，即在给定的限制条件下，求解稀布阵的布局方式。这类问题可以转化为优化问题，使用遗传算法来求解。
2023-04-06 21:54:23
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Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。
优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。
2023-04-03 22:23:22
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