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惯性权重是微粒群算法(PSO) 的重要参数, 它可以平衡算法的全局和局部搜索能力的关系, 改善算法的性
能. 对此, 提出一种基于强化学习的适应性微粒群算法(RPSO). 首先将不同惯性权重调整策略视为粒子的行动集合;
然后通过计算??函数值, 考察粒子多步进化的效果; 进而选择粒子最优进化策略, 动态调整惯性权重, 以增强算法寻
找全局最优的能力. 对几种经典函数的测试结果表明, RPSO 能够获得良好的性能, 特别是对多峰函数效果更加明显.

全套系统MATLAB智能驾驶深度学习 第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪-形态学腐蚀膨胀处理操作。

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为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。

加权自适应实例归一化的一键式语音转换 ，*，*，，（ 。 此仓库是的正式实现。 音频样本可在。 依存关系 python 3.6.0 pytorch 1.4.0 pyyaml 5.4.1 numpy的1.19.5 librosa 0.8.0 声音文件0.10.2 tensorboardX 2.1 预处理 在运行此项目之前，您需要先准备什么以及如何准备它们 我们使用作为声码器，并使用作为数据集。 如果您想运行我们的项目，请首先按照ParallelWaveGAN项目的说明进行安装。 然后像ParallelWaveGAN一样准备所有的Mel谱图数据。 准备speaker_used.json自己的文件，如./data/80_train_speaker_used.json和./data/fine_tune_speaker_used.json表演。 通过运行./convert