灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测,GWO-CNN分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2023-12-05 00:52:15 64KB
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EM算法和SAGE算法实现matlab仿真代码 原理有时间了会更新
2023-12-04 20:47:22 5KB matlab
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智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法:粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)** **资源描述:** 1. **算法原理与思想:** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中,问题的解被看作是一群粒子,在解空间中不断移动,通过跟随历史上最优解(局部最优解)和整个群体的最优解(全局最优解)来寻找最优解。 2. **基本步骤:** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度(目标函数值)。 - 更新每个粒子的速度和位置,以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤,直到达到预定的停止条件(例如,迭代次数达到预定值或找到满足要求的解)。 3. **算法优势:** - PSO算法简单易懂,容易实现。 - 由于其并行性,PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力,能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法:** - 多种改进的粒子群算法被提出,例如自适应权重PSO(Adapti
2023-12-04 11:31:10 160KB 机器学习 粒子群算法
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算法设计与分析过程中的学习代码加解析,免费提供给各位,如有错误望不吝赐教
2023-12-04 09:26:58 26KB 算法设计
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KNN算法教学ppt全面 邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法,它能降低KNN算法的计算复杂度,提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分
2023-12-03 11:10:20 4.16MB 数据挖掘
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java 加密解密 软件 课程设计 des 算法 软件源代码
2023-12-03 07:04:33 17KB java 加密解密软件 课程设计
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用java程序实现的一个中国象棋的算法课程设计,里面包含源程序,且调试运行成功.
2023-12-03 07:01:57 916KB 博弈,java,算法,课程设计
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北方苍鹰算法(NGO)优化最小二乘支持向量机回归预测,NGO-LSSVM回归预测,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-02 15:53:26 175KB 支持向量机
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基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测,matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-01 15:36:09 29KB 神经网络 matlab
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【无人机三维路径规划】基于自适应遗传算法求解单无人机三维路径规划问题附matlab代码
2023-11-30 15:36:44 946KB matlab
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