基于PH乘子算法优化的Lamb波成像研究

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该差分进化算法采用python进行编写，使用定义函数的方式编写种群的初始化、变异、交叉、选择部分，利于读者理解差分进化算法的原理编写！

利用pytho的定义函数的形式编写粒子群算法在单目标优化中的应用

这是基于改进Fireworks优化的深度信念网络的极限学习机的滚动轴承亚健康识别的Matlab版本的部分实现 Rolling Bearing Sub-Health Recognition via Extreme Learning Machine Based on Deep Belief Network Optimized by Improved Fireworks 算法： PSO-MCKD FWA-MCKD

实验要求 1、 请参考例程中的Optimazation文件夹中的方法，把实验二中的矩阵相乘程序优化。 2、 要求用四种方案，写出每种优化方案的思路和优化的结果 共有8种方法，实现最好的优化

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smo算法优化matlab代码机器学习算法对比 运行代码： 从 GitHub 克隆项目 启动 Matlab 在 Matlab 中，移动到刚刚下载的目录 (cMLA-GitRepo) 为了预处理和转换weka的数据集，移动到数据集目录并运行（F9）转换器（例如：移动到\Datasets\BCIC_3_DS_4a_100hz，运行BCIC_3_DS_4a_converter.m） 要绘制结果（Clustergram 和 Pearson 相关矩阵），请运行 plotresults_new.m 要绘制平均皮尔逊相关矩阵，请在 plotresults_new.m 中删除第 187-248 行的注释符号 要向绘图添加标题，请在 plotresults_new.m 中，从第 156,165,216 行中删除注释符号，并相应地手动重命名第 7 行中的标题。 变更日志： 04.01.2016 - 收尾 LRM 更名为 LR 添加了优化的参数值 删除了 2 个文件夹 添加了用于在傅立叶变换前后绘制示例信号的脚本 05.12.2015 - 大修 更新的图表和结果 13.05.2015 - 更新图表 Clus

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