基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧和神经网络滤波方法。利用粒子群优化算法(PSO)确定pcnn图像滤波参数，对图像进行滤波(Based on Particle Swarm Optimization (PSO) to determine the parameters of the pulse in Europe and neural network filtering method. The use of particle swarm optimization (PSO) to determine PCNN parameters of image filtering, image filtering)
2021-12-27 20:06:35
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一个利用PSO粒子群优化算法训练BP神经网络的程序，在matlab环境中进行操作，代码简便可行。(The use of a PSO particle swarm optimization algorithm to train BP neural network procedures, operating in the MATLAB environment, the code is simple and feasible.)
2021-12-27 20:06:33
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针对概率Hough变换耗费大量内存以及直线端点搜索容易受到网状聚集点干扰的缺陷，提出一种基于概率的局部Hough变换优化算法。将边界分为有序和无序两类，前者通过随机抽取采样点并结合其相邻点进行直线搜索，后者采用在随机抽取点周围建立感兴趣区域并进行局部Hough变换，检测到直线后进行全局搜索并实时修正直线斜率，对因网状聚集点产生的错误直线采用间隔计数和限制总间隔长度的方法进行排除。使用500张图片进行实验验证，算法耗时均低于概率Hough变换耗时的1/3，且对网状聚集边界点的直线错检具有较高抵抗性，检测结果比概率Hough变换直线检测更加准确，内存消耗减少超过90%以上。
2021-12-27 13:29:32
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资料将目前常见/所有的深度学习优化器算法进行汇总描述，并从宏观上对所有算法进行对比分析。可为对优化器的全面了解提供辅助作用，对优化器的选用也有辅助作用。
2021-12-27 01:07:36
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提出了一种数据丢失贝叶斯网络参数学习的优化算法。期望最大化（EM）算法是常用的参数学习算法。 EM的最大似然估计（MLE）和最大后代估计（MAP）是局部估计，而不是全局估计，不容易实现全局最优。因此，本文提出了一种基于EM算法的点估计相对误差最小优化算法（EM-MLE-MAP）。仿真和实验结果表明，该算法在转子贝叶斯网络故障诊断中具有较好的精度，当损失率小于3％时，具有较高的诊断精度。
2021-12-26 18:58:54
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车牌识别是电子警察系统重要的功能模块, 字符识别是车牌识别的关键步骤。目前，BP（Back Propagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中，但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。针对这些局限性，从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进，构建了一个优化的BP人工神经网络，进行字符识别。仿真结果表明，该优化的识别算法识别准确率高，具有良好的识别性能。
2021-12-26 17:11:17
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传统的细菌觅食优化算法仅针对单目标优化问题寻优，为进一步发掘细菌群体智能在多目标优化问题中的寻优优势，提出了改进的多目标细菌觅食优化算法。在个体间互不支配时给出归一化的择优策略；引入差分思想完成复制操作，提高种群的多样性；采用栅格划分法进行迁徙操作，提高解集的分散性；同时使用外部集存放当前找到的非支配解，并不断对外部集进行优化。通过对多个标准函数进行测试并与其他几种算法的对比结果表明，所提出的多目标细菌觅食优化算法在解的收敛性和分散性指标上都有一定提升，能够有效解决多目标优化问题。
2021-12-26 16:52:56
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一种新的元启发式优化算法，称为蚯蚓优化算法（EWA），已完全实现。 此代码演示了 EWA 如何用于无约束优化（Ackley 函数），它可以轻松扩展以有效地解决各种全局优化问题。 提供了两个版本： EWA_Generation_V1.m 用于固定数量的迭代/代。 EWA_FEs_V1.m 用于固定数量的函数评估 (FE)。
2021-12-26 14:55:17
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关于模型预测控制简化数据，可以简化模型预测控制算法的计算量。
2021-12-25 22:36:01
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