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bp-psosuanfa
采用bp神经网络也PSO相结合的方法对参数进行优化,效果显著
2024-01-08 19:43:46
78KB
算法简单,运行正确
1
基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价
以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。
2024-01-08 19:32:30
621KB
BP神经网络
遗传算法
底板突水
1
MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip
MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip
2024-01-08 19:06:02
424KB
神经网络
matlab
1
APES算法_apes算法_APES_雷达_
振幅与相位估计,APES算法,非参数功率谱估计算法,很有效经典。在雷达信号处理、通信信号处理里都有大量应用
2024-01-08 15:24:52
3KB
APES
麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)Matlab代码
麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)由Jiankai Xue等人于2020年提出,该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖,具有寻优能力强,收敛速度快的优点。麻雀群觅食过程也是发现者-跟随者模型的一种,同时还叠加了侦查预警机制。麻雀中找到食物较好的个体作为发现者,其他个体作为跟随者,同时种群中选取一定比例的个体进行侦查预警,如果发现危险则放弃食物。麻雀通常是群居鸟类,种类繁多。与其他许多小鸟相比,麻雀和很强的记忆力。其中有两种不同类型的圈养家麻雀,发现者和加入者。发现者积极寻找食物来源,而加入者则通过生产者获得食物。此外,麻雀能够灵活的在发现者和捕食者之间切换。位于中心的麻雀有时会靠近附近的麻雀,以减少其危险范围。在生活中我们仔细观察会发现,当群体中有麻雀发现周围有捕食者时,此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声,一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险。
2024-01-08 15:15:26
81KB
matlab
1
APES算法,apa算法,matlab
功率谱估计算法,很有效经典。非参数谱估计,APES算法,振幅与相位估计
2024-01-08 09:31:52
3KB
APES
相位估计
Matlab算法详解
最详尽的Matlab算法,不下可惜。 第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 第05章 图与网络 第06章 排队论 第07章 对策论 第08章 层次分析法 第09章 插值与拟合 第10章 数据的统计描述和分析 共有30章,不一一列举了。。。
2024-01-07 00:24:44
18.62MB
matlab
1
算法与数据结构考研试题精析第3版
《算法与数据结构考研试题精析》收集了自1992年以来国内60余所重点高校和科学院、所300多套硕士研究生入学“算法与数据结构”考试试卷的1600多道试题,并给出了参考答案和分析。《算法与数据结构考研试题精析》可以作为高等院校计算机及相关专业学习数据结构课程的参考书,对于报考相关专业硕士研究生的考生也极具参考价值,同时也适用于讲授该课程的教师以及自修该课程的其他人员。
2024-01-06 18:54:14
11.18MB
数据结构
1
PSO_ELM_粒子群算法优化_;PSO_粒子群优化ELM_粒子群优化极限学习机_ELM_
粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的,放数据匹配一下就可以用
2024-01-05 14:52:37
6KB
粒子群算法优化
1
密码学Grain算法源代码
eSTREAM上公布的Grain算法的源代码,已经使用并成功运行。如果windows环境下不会调试,在linux中编译运行即可。
2024-01-05 10:45:19
9KB
Grain算法
代码
1
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