HEFT,CPOP算法论文的中文翻译

增强型烟花算法，论文和matlab代码。自从烟花算法的开创性论文由谭营教授等人于2010年发表之后[1] ，业界对烟花算法的研究逐步深入和铺开。通过对原始烟花算法的细致、深入的分析，针对原始烟花算法（FWA）的不足，提出了大量的改进方法，并据此发展了各种改进算法，以及与其他方法的混合方法，大大提高的原始烟花算法的性能，同时研究了烟花算法在求解不同类型优化问题的能力，还有大量的研究人员进行了烟花算法的应用研究，给出了一些典型的成功应用案例。

tilt算法 数字图像处理

自己收集的一些关于遗传算法的资料，包括遗传算法工具箱，还有一些很好的论文，文档，源代码等

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 [1] 的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”() 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

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随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，大规模数据库和数据仓库的建立，人们开始面对“数据丰富，但信息贫乏”的挑战，要从海量的数据中发现有用的规律就需要用到数据挖掘技术。数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系，提出一些有用的信息，为经营决策、金融预测等提供依据。 本文重点研究数据挖掘中采用的神经网络算法问题。神经网络算法是数据挖掘技术中常用的一种算法，具有高正确率、抗噪声数据能力强等优势。SQL Server 2005为我们提供了一种简单的方式来应用神经网络算法。我的毕设课题就是在SQL Management Studio、BI Dev Studio等环境下访问Analysis Service服务引擎，并创建神经网络挖掘模型。