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用遗传算法求最小值，程序寻求表达x1 x1 ..
利用遗传算法求最小值，程序中求得是表达式x1*x1+x2*x2+x3*x3再-2~2上的最小值，以及对应的x值，算法中使用二进制编码，交叉采用不同交叉和优势交叉，变异也分两种，不用变异和优势变异-using genetic algorithms for the minimum, procedures to seek expressions x1 x1 x2*** x2 x3 x3 another 2 ~ 2 on the minimum, and the corresponding value of x, algorithm using binary encoding, using different cross-cross and advantages of crossover and mutation at the two without variation and variation advantage
- 2022-07-18 09:57:00下载
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利用OpenCV库实现的一个Kalman滤波的例子。
利用OpenCV库实现的一个Kalman滤波的例子。-A Kalman filter example achieved with OpenCV.
- 2023-02-22 03:35:04下载
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HTK系列的，0.98参考资料，应该挺有用的，大家自己看看吧！
HTK系列的，0.98参考资料，应该挺有用的，大家自己看看吧！-HTK Series, 0.98 Reference should be quite useless, we all see!
- 2022-02-10 15:21:07下载
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It is a preparation of the VC "intelligent decision support system DSS sour...
这是一个使用VC++编写的“智能支持决策系统DSS源程序”，学习语言很有参考价值.分配问题/匈牙利算法-It is a preparation of the VC "intelligent decision support system DSS source," learn the language of great reference value. Distribution/Hungary algorithm
- 2022-02-28 12:40:18下载
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基于电离层F2层临界频率预测模型神经网络
基于神经网络的电离层F2层临界频率预测方法
基于神经网络的电离层F2层临界频率预测方法-Based on neural network of ionospheric layer F2 critical frequency forecasting methods based on neural network of ionospheric layer F2 critical frequency forecasting methods
- 2022-05-16 17:41:13下载
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遗传算法的简单程序，可用于离散变量优化，多目标优化等许多领域...
遗传算法的简单程序，可用于离散变量优化，多目标优化等许多领域-the simple procedure can be used for optimization of discrete variables, such as multi-objective optimization in many areas
- 2022-10-19 13:10:03下载
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犯错
< 神经网络设计源代码>>一书的源代码。-err
- 2022-02-07 05:19:17下载
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这是一个神经网络的源代码
这是一个神经网络的源代码-This a neural network source code
- 2022-08-03 15:50:22下载
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neural network in Java
neural network in Java
- 2022-04-20 11:43:25下载
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Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经
Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式――决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n―神经元总数 f（）--Sgn（） θi―神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。-Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. Mor
- 2023-03-24 10:55:03下载
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