随着信息网络技术的飞速发展，如何对规模庞大的网络数据准确高效聚类并合理应用显得尤为重要。虽然模糊C均值聚类算法（FCM）已具有良好的聚类效果，但其对初始化敏感，在处理高维大规模网络数据时易陷入局部极值问题还未被完全克服。为了解决这两个问题，提出一种分布熵和平均位距改进的自适应蝙蝠算法，利用该算法对模糊C均值的参数进行优化。在此之上，将自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类应用于异常检测领域，提出了一种自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类异常检测算法。理论分析和仿真实验表明，与前沿的粒子群优化FCM异常检测算法和FCM异常检测算法相比，该算法具有更好的聚类效果和检测性能。
2023-04-20 22:00:46
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利用传统的樽海鞘算法SSA对PID参数进行优化 得到优化后的单位阶跃响应曲线
利用simulink进行仿真模型建立 matlab相结合 超级详细 不懂就问 超简单 做群智能算法优化加应用 有用 超级详细 评论送鲸鱼优化算法优化PID 可做对比
2023-04-20 21:05:51
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代码说明：
说明： 提供 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法，适应度函数选择的是模糊熵(This paper presents a variational mode decomposition algorithm based on particle swarm optimization, and the selection of fitness function is fuzzy entropy)
文件列表：
hk, 0 , 2019-06-10
hk\func_1.m, 889 , 2019-06-10
hk\MFE.m, 1522 , 2019-06-10
hk\PSOVMD算法之仿真改.m, 1954 , 2019-06-10
hk\VMD.m, 4302 , 2019-06-10
hk\ww13.TXT, 9476311 , 2019-06-10
2023-04-06 17:01:35
2.29MB
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
2023-04-06 16:36:40
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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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【BP预测】基于帝国企鹅算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码
2023-03-28 15:05:44
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【预测模型】基于蚱蜢算法优化支持向量机实现预测分类模型matlab源码.md
2023-03-22 15:04:23
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LSTM是关于遗传算法优化lstm算法的层数和全连接层数及每层神经元的个数
本文的主要内容如下：
1.本文章是对lstm网络的优化，优化的参数主要有：lstm层的层数，lstm隐藏层的神经元个数，dense层的层数，dense层的神经元个数
2.本文章利用的是遗传算法进行优化，其中编码形式并未采用2进制编码，只是将2数组之间的元素交换位置。
3.本文的lstm和dense的层数都在1-3的范围内，因为3层的网络足以拟合非线性数据
4.程序主要分为2部分，第一部分是lstm网络的设计，第二部分是遗传算法的优化。
# 这里将生成一个8维的2进制数，并转换层成bool类型，true表示该位置交叉，False表示不交叉
cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_size_max).astype(np.bool) # 用True、False表示是否置换
# 这一部分主要是对针对不做变异的部分
for i, point in
2023-03-21 18:05:24
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