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一种运用蚂蚁算法和遗传算法解决旅行商问题的混合优化程序...
一种运用蚂蚁算法和遗传算法解决旅行商问题的混合优化程序-an ant algorithm and the use of genetic algorithms to solve the traveling salesman problem hybrid optimization procedures
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BP神经网络算法，可以调节隐层，输入输出等
BP神经网络算法，可以调节隐层，输入输出等-BP neural network algorithm, can be adjusted hidden layer, input and output, etc.
- 2022-08-16 00:11:32下载
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java 象棋源程序，人工智能，搜索引擎
java 象棋源程序，人工智能，搜索引擎-java chess source, artificial intelligence, search engines
- 2022-01-26 03:34:02下载
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模拟求解旅行商问题的MATLAB算法…
模拟退火算法用于求解旅行商问题的matlab源程序-simulated annealing algorithm for solving the traveling salesman problem Matlab source
- 2022-08-19 07:59:14下载
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用于机器人的识别路程的优化,用与其中，去得很好的结果
用于机器人的识别路程的优化,用与其中，去得很好的结果-For the robot to identify the optimal way to use and which to very good results
- 2022-08-19 17:33:03下载
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模糊规则库实现
Fuzzy Rule Base Implementation
- 2022-07-03 23:54:45下载
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This is a pattern recognition in a simple window parzen Category simulation exam...
这是一个模式识别中的parzen窗的一个简单仿真分类实例，其中female.txt和male.txt是训练样本，test.txt是测试样本，分类效果非常好，对于模式学习的初学者将会有很大帮助。-This is a pattern recognition in a simple window parzen Category simulation examples, one of female.txt and male.txt training samples, test.txt is the measurement, classification effect is very good for beginners will be learning model has very big help.
- 2022-05-17 23:57:33下载
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利用竞争学习进行模式分类实例
利用竞争学习进行模式分类实例-using competitive learning example for pattern classification
- 2022-03-19 06:29:24下载
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遗传算法程序
一个遗传算法程序-A genetic algorithm program
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2. "Genetic Algorithm
2。《遗传算法――理论、应用与软件实现》，王小平、曹立明编着 西安交通大学出版社 2002年第一版
本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了遗传算法的产生与发展、基本思想、基本操作以及应用情况；第2章介绍了基本遗传算法；第3章论述了遗传算法的数学基础；第4章分析了遗传算法的多种改进方法；第5章初步介绍了进货计算理论体系；第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题；第7章介绍了遗传算法应用于组合优化问题；第8章介绍了遗传算法应用于机器学习；第9章讨论了遗传算法在智能控制中的应用；第10章讨论了遗传算法与人工生命研究的相关问题；第11章介绍了遗传算法在图像处理、模式识别中的应用。-2. "Genetic Algorithm-- theory, application and software," Wang Xiaoping, Li-Ming Cao compile Xi"an Jiaotong University Press in 2002 the first book version of the comprehensive and systematic introduction of the genetic algorithm"s basic On focuses on the classical genetic algorithm use and the new development. The book is divided into 11 chapters. Chapter 1 provides an overview of the genetic algorithm for the selection and development of basic ideas, basic operation and the application; Chapter 2 introduces the basic genetic algorithms; Chapter 3 of the genetic basis of a mathematical algorithm; Chapter 4 Analysis of the genetic algorithm app
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