胞自动机matlab代码cellular automata Matlab code
2022-07-10 15:00:57 3KB 元胞自动机matlab代码
胞自动机与matlab
2022-07-10 15:00:56 795KB 元胞自动机与matlab
基于胞自动机的单双道交通建模Matlab仿真程序
MATLAB有限分析与应用(包含完整的源代码) MATLAB有限分析与应用(包含完整的源代码) MATLAB有限分析与应用(包含完整的源代码) MATLAB有限分析与应用(包含完整的源代码)
2022-07-10 13:24:55 5.3MB MATLAB有限元
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为提高多宇宙优化算法(MVO)的全局探索和局部开采性能,提出一种耦合横纵向个体更新策略的改进MVO算法(IMVO).横向更新策略是建立在宇宙种群层级的一种水平迁移进化机制,通过引入加权学习因子保证子代个体同时向多个父代宇宙继承位置信息,以改善种群的个体多样性和算法全局探索性能,适定性修正虫洞存在概率表达以保证种群个体间的充分信息交互;纵向更新策略是基于宇宙个体层级的一种纵向自我学习进化机制,根据最优宇宙历史信息,通过模拟认知的历史遗忘记忆特性实现记忆均值邻域的再开采,以增强算法局部开采性能.最后通过数值实验验证不同加权学习因子函数对算法性能的差异性影响,改进算法的优化性能和算法稳健性等.
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此文件包括了电磁场有限方法的资料,以及用有限方法求解二维三维电磁场边值问题的C语言源程序。
2022-07-09 09:09:10 13.01MB 电磁场有限元方法的资料
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。 BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程,输入模式从输入层经隐单层逐层处理,并转向输出层,每一层神经的状态只影响下一层神经的状态。如果在输出层不能得到期望的输出,则转入反向传播,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各神经的权值,使得误差信号最小。 1.网络状态初始化 2.前向计算过程
2022-07-09 09:08:49 5KB 元神经网络训练 train函数
iNeuOS工业互联网操作系统,增加2154个视图建模(WEB组态)行业矢量图、大屏背景及相关图.doc
2022-07-09 09:07:09 27.35MB 技术资料
Android应用源码四次新浪微博客户端项目.zip
2022-07-08 18:09:26 5.14MB Android
理“ Druid 数据”之乱.doc
2022-07-08 18:08:06 2.23MB 技术资料