带空间机械臂航天器系统在无外力矩作用时，系统相对于总质心的动量矩守恒而变为非完整系统，由于非完整约束的不可积性，非完整系统的运动规划与控制比一般系统要困难得多。针对这一问题，利用非完整特性研究自由漂浮空间机械臂的三维姿态运动规划问题，导出带空间机械臂的航天器三维姿态运动数学模型，并将系统的控制问题转化为无漂移系统的非完整运动规划问题。在运动规划中，引入Fourier基函数构成系统控制输入，对基函数的系数向量优化，提出一种应用粒子群优化的最优运动规划数值算法。数值仿真表明该方法对空间机械臂及航天器三维姿态运
2022-12-20 01:13:11
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基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
2022-12-19 20:27:28
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MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测，Matlab完整程序和数据
数据为单变量时间序列数据，含粒子群优化前后的对比，预测对象为股票价格。
2022-12-13 13:26:06
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财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。
2022-12-08 18:01:09
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针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。
2022-12-07 17:00:32
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MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类。
运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
2022-12-06 12:29:03
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基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入12个特征，分四类。
2022-12-06 11:26:12
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为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度，提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化，并且将混沌变异操作引入其中，加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试，仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比，全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。
2022-12-03 16:33:16
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