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pso_train_NN
- PSO算法具有快速收敛而且有很强的跳出局部最优从而找到全局最优点的能力，故可以用它来训练优化神经网络，此程序主要研究这个方面。-PSO algorithm is fast and has a strong convergence of jumping out of the local optimal thus find the most advantages of the overall capacity, it can be used to train the neural network o
模糊c-均值算法是模糊聚类
- 模糊c-均值算法是模糊聚类中最常见、应用最广泛的分析方法之一．经典FCM算法理论和应用的研究已经相当成熟，Bezdek业已证明算法的收敛性［6］，许多软件提供了多种方便的FCM工具箱(如Matlab中FCM工具箱等)．但是传统FCM算法处理的是普通数据集，不能直接处理区间数，得到的聚类原型也不是区间数．针对区间数，一种直觉的方法是分别对左区间值和右区间值作FCM，并把得到的聚类原型分别作为区间型聚类原型的左右区间值，但这种方法已经被证明是行不通的［6］-fuzzy c-means cluster
fairsubd_code
- 这个是细分的快速算法，可以提高细分的收敛速度，给研究几何建模的朋友提供了另外的算法参考
ImprovedAlgorithmBasedonKernelFunctionandApplicati
- 本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上，系统研究了自适应选择核函数算法，通过引入朴素正则风险最小化准则，提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练，有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点，将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中，给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿
J005241
- 主要 研 究 用于声音通讯系统中的声回波抵消技术。声回波抵消通常采用声回波抵 消器来实现。具体方法是用自适应滤波器来估计回波信号，并从麦克风信号中减掉该 估计值，从而实现声回波的抵消。回波抵消器中常用的几种自适应滤波算法有LMS, NLMS, RLS等算法。对现有主要算法的性能进行了分析，并对优缺点进行评价和比 较。为了在收敛速度和运算量之间得到很好的折衷，对NLMS算法改进，得到了 PNLMS算法，对传统的快处理块算法改进，得到了精确块算法。综合两个算法，获 得了一种基
Image_Contour_Detecting_Base_on_GVF_Snake
- 主动轮廓模型( snake) 是计算机视觉领域的重要研究方向, 受到越来越多的研究者的青睐。由于传统snake 具有不能收敛到凹 形区域和收敛速度较慢等缺点, 通过改进外部能量, 引入了梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake)。实验表明, 该方法能更快、更好的收敛 于图像轮廓。
newton
- 给定一个三次方程,用Newton法求解,并研究各种算法的收敛阶数.
newton2
- 给定一个三次方程,用改进的Newton法求解,并研究各种算法的收敛阶数.
improvednewton
- 给定一个三次方程,用改进的Newton法求解,并研究各种算法的收敛阶数.
improvednewton2
- 给定一个三次方程,改进的Newton法求解,并研究各种算法的收敛阶数.
secant
- 给定一个三次方程,用割线法求解,并研究各种算法的收敛阶数.
H_infinite_transfer_alignment
- 从实际应用的角度出发，提出利用跟踪微分滤波器抑制机冀挠曲变形产生的影响，通过杆臂效应补偿消 除干扰加速度，用延时补偿算法减少由数据传输延迟造成的量测信息误差。在此基础之上，采用“速度+姿态” 匹配方案，研究了基于H_滤波估计的快速传递对准方法.大量数值仿真、静态试验、动态跑车试验表明，这 些方法有收敛速度较快、精度较高的特点，并t,有较强的抗干扰能力。试验也验证了传递对准方法的有效、可 行，能满足控制系统对导航信息的精度要求.
antyy
- 本论文围绕蚁群算法的理论及其应用，就如何解决非线性整数规划问题、连续性伏化问题、聚类问题、与其它算法混合以及收敛性进行了较为深入、系统的研究。
TheImprovedlearingalgorithm
- 本文在研究协同神经网络梯度动力学过程的基础上,针对学习过程收敛速度缓慢的缺点,提出了一种改进的基于梯度动力学的协同神经网络学习算法。
LeastMeanSquares
- 此源码程序是自适应滤波中的应用LMS算法进行仿真。对LMS算法的性能 收敛速度进行了研究
tsp
- 蕞优分组周游路线问题是一类物流智能调度问题，是众多的计算难度极大的组合爆炸问题之一。自从运输问题最早是由Hitchcock在1941年提出的[2][4]后，人们对这一类问题给予了极大的关注并进行了大量的研究，提出了有效解决问题的优化算法——单纯形法的变形[2]。但由于问题规模的扩大，纯数学方法在允许的时间和空间上都很难找到问题的最优解，于是人们开始转向寻找问题的近似最优解，遗传算法以其在求解最优化问题中的独特的自组织性、自适应性很快进入人们的视野。 经典的遗传算法对于求解多目标的NP完全性问题非
自适应神经网络在确定落煤残存瓦斯量中的应用
- 落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌
粒子群优化研究工具箱
- 粒子群优化研究工具箱是为了协助解决粒子群优化（PSO）过早收敛问题的论文研究。(Gbest PSO, Lbest PSO, RegPSO, GCPSO, MPSO, OPSO, Cauchy mutation, and hybrid combinations)
01
- 对于一个不收敛的级数，经过多次迭代以后会随着参数取值的不同而表现出不同的性质，由此可以观测到湮灭、平衡、混沌等现象。在复空间下，这种现象可以用julia集的图像表现出来。(For a non convergent series, after many iterations, it will exhibit different properties as the parameter values vary, thus the phenomena of annihilation, balance a
bas代码
- 基于天牛须算法的例子，展现天牛须算法的性能，对目标函数优化，简单代码即可实现。(Based on the example of Taurus whisker algorithm, the performance of Taurus whisker algorithm is demonstrated, the objective function is optimized, and the simple code can be realized)