遗传算法优化神经网络matlab代码，里面有详细的说明

排队模型%M/M/S/m排队模型 %s——修理工个数 %m——机器源数 %T——时间终止点 %mu1——机器离开-到达时间服从指数分布 %mu2——修理时间服从指数分布 %事件表： % p_s——修理工空闲概率 % arrive_time——机器到达事件 % leave_time——机器离开事件 %mintime——事件表中的最近事件 %current_time——当前时间 %L——队长 %tt——时间序列 %LL——队长序列 %c——机器到达时间序列 %b——修理开始时间序列 %e——机器离开时间序列 %a_count——到达机器数 %b_count——修理机器数 %e_count——损失机器数

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个人整理 斯坦福公开课 机器学习CS229课程 较全讲义、作业和matlab代码。

希尔伯特谱分析matlab代码很棒的量子机器学习 精选的真棒量子机器学习算法，研究材料，库和软件的列表（按语言）。 目录 介绍 为什么要进行量子机器学习？ 机器学习（ML）只是近来的一个名词，但其工作始于18世纪。 什么是机器学习？ 简单来说，答案是使计算机或应用程序学习自己。 因此，它与计算机科学和IT等计算领域完全相关吗？ ，答案不正确。 机器学习是一个通用的平台，融合了从农业到机械的生活各个方面。 计算是轻松有效地使用ML的关键组件。 更明确地说，谁是ML的母亲？毫无疑问，数学是ML的母亲。 世界上巨大的发明复数诞生了这个领域。 将数学应用于现实生活中的问题总是可以解决的。 从神经网络到复杂的DNA，都在某些特定的数学公式和定理下运行。 随着计算技术的发展，越来越快的数学进入这一领域，并通过计算向现实世界提出了解决方案。 在计算技术的时间轴上，一旦有一定的成就达到了人们的兴趣，人们就有兴趣使用诸如复数，本征等高级数学思想，并且它在ML领域（如人工神经网络，DNA计算等）的启动。 现在的主要问题是，为什么现在这个领域正在蓬勃发展？ 从业务角度来看，在ML的启动时间之前8-10年，最

MATLAB支持向量机代码，用于预测优化等等

用于心电信号了解及学习，下载配合文章代码即可运行。 文章链接：https://blog.csdn.net/qq_41958946/article/details/127580618

有约束和无约束的测试函数代码，可以在优化算法测试时使用

二维遗传算法matlab代码DART任务优化项目 上次更新时间：2020年8月6日项目背景和当前目标 NASA的双小行星重定向测试（DART）任务涉及让飞船执行动力学冲击，以改变Dimorphos围绕母体Didymos的轨道轨迹。 所使用的航天器配备了NEXT离子推进器，虽然并不需要击中目标，但可以用作技术演示。 对于本项目，我们的目标是使用推进器找到最佳轨迹，该轨迹将导致与目标的速度差异更大，从而使Dimorphos的轨道发生更有效的变化。 除了优化DART任务的有效性外，该项目还旨在优化寻找解决方案的过程。 当前，用于寻找最佳轨迹的工具是利用一种遗传算法，该遗传算法使用Nvidia的CUDA平台来优化参数，从而导致击中星号并最大化速度差。 在开发的当前阶段，重点在于改进和验证遗传算法在寻找对星号产生影响的有效参数方面的有效性。 正在优化的参数如下 变量名 单位 描述 出行时间 秒（秒） 航天器从离开地球影响圈到受到Dimorphos撞击的行程需要多长时间，撞击日期由NASA预先确定，但发射日期很灵活，因此该变量也会影响航天器的初始位置和速度当它离开地球的势力范围时 阿尔法发射角 弧

点球大战MATLAB代码虚拟足球游戏 在MATLAB实现的罚点球模式的虚拟足球比赛。 有关演示，请参考。 相关文件： 除了存储库代码，您还需要以下内容： spfilt.m ：来自Gonzalez等人的图像处理书。 Mathworks的bwlargestblob.m 。 来自Mathworks的changeclass.m 。 让我知道您是否从该代码中删除了一些内容；）