人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法 人工兔优化算法 新兴的群智能算法
2024-04-01 16:48:00 4KB matlab
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某物流配送中心采用电动汽车为各个客户点进行配送服务,每个客户点都有配送时间的限制。如果配送中心不能在时间窗内到达客户点将接受一定的惩罚。电动汽车有一定的容量限制。电动汽车的续驶里程有限,配送过程中可能需要进入充电站进行充电,其中电动汽车的充电时间比传统汽车加油时间长很多。物流配送中心如何规划配送中心的车辆行驶路径,惩罚成本和车辆行驶费用构成的总成本可以达到最小。 多种群遗传算法突破传统遗传算法仅靠单个群体进行遗传进化的框架,引入多个种群同时进行优化搜索,不同的种群赋以不同的控制参数,实现不同的搜索目的。各个种群之间通过移民算子进行联系,实现多种群的协同进化的综合结果。通过人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体,并作为判断算法收敛的依据。
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基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码
2024-04-01 15:17:39 26KB 神经网络 matlab
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最大相关和最小冗余算法mRMR特征选择,mRMR分类预测,多变量输入模型。 在特征选择过程中,有一种算法叫做mRMR(Max-Relevance and Min-Redundancy)。其原理非常简单,就是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大(Max-Relevance),但是特征彼此之间相关性最小的一组特征(Min-Redundancy)。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2024-03-29 17:32:02 74KB
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【优化求解】基于狮群算法LSO求解最优目标matlab源码.zip
2024-03-29 15:43:50 1.42MB
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详细列举了巴特沃斯滤波器,切比雪夫滤波器,椭圆滤波器,贝塞尔滤波器,四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别,还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分,特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法,原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料,分析给大家,共同进步。 详细列举了巴特沃斯滤波器,切比雪夫滤波器,椭圆滤波器,贝塞尔滤波器,四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别,还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分,特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法,原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料,分析给大家,共同进步。 详细列举了巴特沃斯滤波器,切比雪夫滤波器,椭圆滤波器,贝塞尔滤波器,四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别,还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分,特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法,原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料,分析给大家,共同进步。 重要的事说3遍。
2024-03-28 16:40:30 567KB 切比雪夫
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针对现有OFDM符号定时同步算法存在训练序列构造复杂、定时精度较低的问题,提出了一种基于线性调频序列的定时同步算法。该算法利用线性调频序列及其负共轭构成序列帧结构,实现了OFDM符号定时同步。Matlab仿真结果表明,该同步算法的训练序列相关峰更加尖锐,可以更精确地确定OFDM符号的起始位置。最后,利用DSP芯片设计实现了一个简单的OFDM基带通信系统,通过收发数据的一致性验证了该同步算法的正确性。
2024-03-28 15:38:19 844KB 透地通信 OFDM 符号同步
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针对零部件制造质量控制方面的缺陷检测,考虑到工业摄像头角度和零部件表面缺陷特征相对固定的特点,提出一种基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法。围绕提升算法注意力,首先采用CZS算法,把图像上的缺陷区域剪切、缩放和拼接成新图像,使注意力集中于缺陷相关区域;然后采用裁减主干网络算法,裁减掉原版YOLOv3主干网络中无用的检测尺度层;最后使用数据增强算法增加训练样本量。实验案例结果表明:该算法检测精度99.2%,单帧图像检测时间0.01 s,性能均优于原版YOLOv3;该算法在固定摄像头场景下具有一定先进性,3项提升注意力的策略使算法训练精度收敛的更快、检测速度更快、检测性能更稳定。
2024-03-27 17:29:16 1.73MB 毕业设计 注意力机制 yolo
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主要用脑部图像进行分割测试,也可以自己读取图片进行测试,测试指标为JS
2024-03-27 17:23:28 1.57MB 聚类 Matlab
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建立了电容器优化投切的动态规划模型。基于无功就地平衡规则和配电网辐射状运行的特点,并利用广度优先搜索算法将电容器划分为多个等级,在此基础上,划分出动态规划的阶段。采用逆序解法求解动态规划问题,给出了电容器对应子网的定义,对每个阶段的各个子网采用原对偶内点法求解最优决策量的浮点解,以网损最小为目标对浮点解归整。算法每个阶段都以网损最小对该阶段的电容器投切容量的浮点解进行归整,从而使整个过程的电容器的整数解更接近最优整数解。算例结果验证了算法的快速性和准确性。
2024-03-27 15:22:43 693KB 自然科学 论文
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