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GA(T) 1049-2013 公安交通集成指挥平台通信协议 1-6
GA(T) 1049-2013 公安交通集成指挥平台通信协议 第1~6部分
2021-11-17 16:15:50
3.26MB
集成指挥平台
1
BP神经网络函数逼近
BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递, 误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理, 直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出, 则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使B P神经网络预测输出不断逼近期望输出。
2021-11-16 23:20:29
30KB
BP网络
逼近
1
GA-FS:特征选择的遗传算法-matlab开发
用于特征选择的遗传算法 运行算法: 步骤 1:运行 GA.m 文件 您可以将交叉、变异、分类器和数据集替换为您选择的那些。 如果您发现错误,请给我们发电子邮件。 Sadegh Salesi sadegh.salesi@my.ntu.ac.uk Georgina Cosma 博士 georgina.cosma@ntu.ac.uk 参考:S. Salesi 和 G. Cosma,“一种用于特征选择的新型扩展二进制布谷鸟搜索算法”,2017 年第二届知识工程与应用国际会议 (ICKEA),伦敦,2017 年,第 6-12 页。 doi:10.1109/ICKEA.2017.8169893 网址: http : //ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8169893&isnumber=8169886
2021-11-16 15:27:07
9.57MB
matlab
1
使用遗传算法 (GA) 优化翼型形状:使用 PARSEC 方法描述翼型形状的翼型遗传算法优化示例-matlab开发
此代码允许您使用 PARSEC 方法参数化翼型形状,然后该代码使用遗传算法作为优化器,您可以查看: 1- 参数化之前的翼型2- 升力变化系数--------------------------------- 遗传算法在不使用嵌入式 MATLAB 优化器的情况下进行编码,以实现更快的计算和更简单的计算。 如果您需要通用格式的 GA 以供任何应用程序使用,请发表评论,我将上传。
2021-11-16 14:53:23
6KB
matlab
1
Qt编写的BP神经元网络程序
Qt编写的BP神经元网络训练程序,对给定数据进行训练,回想。并对给定数据进行泛化测试。
2021-11-16 14:48:08
10KB
Qt
BP网络
训练
回想
1
tsp-ga:旅行商问题求解器 - 遗传算法-源码
茶匙 旅行商问题求解器 - 遗传算法 city.js 文件包含所有城市的 x 和 y 坐标(如果需要可以更改)。 下一代按钮将运行算法 150 次并打印所有数据。 为获得最佳观看效果,请使用 1920x1080 显示器。
2021-11-16 10:33:28
1.06MB
JavaScript
1
基于GA-PSO算法,包含程序和数据.rar
基于GA-PSO算法,包含程序和数据.rar
2021-11-15 17:18:41
121KB
GA-PSO
1
GA T 1400 2017公安视频图像信息应用系统标准 全集 1~4
GA/T 1400 2017公安视频图像信息应用系统标准 全集 1~4
2021-11-15 02:32:33
73.46MB
GA/T
1400
2017
公安
1
megasr-18.01.2017.0105-1-rhel66-ga-x86_64.img
IBM system x3530 M4 C105 raid 驱动linux 64位版 ,适用于redhat 6
2021-11-14 01:58:34
1.41MB
raid
C105
1
论文研究 - 基于GA和PSO的并行协同进化混合支持向量回归预测月降雨量。
准确及时的每月降雨量预报是水文研究等科学界面临的主要挑战,例如河流管理项目和洪水预警系统的设计。 支持向量回归(SVR)是一个非常有用的降水预测模型。 本文提出了一种新的并行协同进化算法,基于遗传算法和粒子群优化算法SVRGAPSO的并行协同进化,可以确定SVR在降雨预测中的合适参数,用于月降水预测。 并行协同进化算法的框架是同时迭代两个GA和PSO种群,这是GA和PSO种群之间进行信息交换以克服过早的局部最优的一种机制。 我们的方法采用混合PSO和GA,通过并行协同发展来获得SVR的最佳参数。 所提出的技术可用于降雨预报,以测试其概括能力并与几种竞争技术进行比较评估,例如其他替代方法,即SVRPSO(带PSO的SVR),SVRGA(带GA的SVR)和SVR模型。 实证结果表明,SVRGAPSO结果具有较好的泛化能力,在降雨预报中具有最低的预测误差值。 SVRGAPSO可以显着提高降雨预报的准确性。 因此,SVRGAPSO模型是降雨预报的有希望的替代方法。
2021-11-13 12:10:28
1.43MB
行业研究
1
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