▍1. GSO
群搜索优化算法(Group search optimizer, GSO)函数优化程序，包含几种常用的单模及多模标准测试函数。运行demo即可。(Group search optimizer (GSO) program for nemerical funciton optimization. It contains several singlemodal and multimodal functions. Please run "demo".)
更多选项
▍2. NNC_PID_1_2
该MDL主要通过Matlab Simulink实现神经网络的PID控制，两个例子中神经网络模块分别利用SimulinkUser-Defined FunctionsMATLAB Fcn和S函数方式实现。在S函数中引入T,nh,xite,alfa,kf1,kf2等参数，在S-Function模块的Parameters处予以初始化。并附带了S函数的使用方法，供大家学习Simulink中两种自定义模块的使用方法。(The MDL mainly through the Matlab Simulink neural network PID control, two examples, neural network module using SimulinkUser-Defined, FunctionsMATLAB, Fcn and S function way to achieve. In the S function, T, NH, xite, Alfa, KF1, KF2, and other parameters are introduced and initialized at the Parameters of the S-Function module. And accompanied by the use of S function, for everyone to learn Simulink two custom modules in the use of methods.)
▍3. SVM-regression-forecasting
支持向量机除了可以进行分类预测还可以进行回归预测，源代码为使用支持向量进行回归预测。(In addition to SVM classification can also be predicted regression prediction, the source code for the use of support vector regression to predict.)
▍4. SVM-regression-forecasting
支持向量机除了可以进行分类预测还可以进行回归预测，源代码为使用支持向量进行回归预测。(In addition to SVM classification can also be predicted regression prediction, the source code for the use of support vector regression to predict.)
▍5. LPP
局部保留投影，线性降维算法，是机器学习维数约简中的一种常用算法(Locality Preserving Projection)
▍6. RBF
RBF神经网络用于三分类 完整matlab算法 可运行(RBF neural network for three classification Complete matlab algorithm Executable)
▍7. jixiebi
设计一个用于解决两关节机械臂手的反演运动学的前馈网络，要求末端执行器的运动轨道是一条直线中的AB，具体要求如下： （1） 设计合适的网络结构 （2） 按要求给出11个训练数据，用BP算法训练网络使之能满足控制要求 (Sports track design a feedforward network for solving two joint manipulator inverse kinematics of the hand, called for an end of the actuator is in a straight line AB, specific requirements are as follows: (1) design appropriate network architecture (2) according to the requirements given 11 training data, using BP algorithm to train the network so that it can meet the control requirements)
▍8. jixiebi
设计一个用于解决两关节机械臂手的反演运动学的前馈网络，要求末端执行器的运动轨道是一条直线中的AB，具体要求如下： （1） 设计合适的网络结构 （2） 按要求给出11个训练数据，用BP算法训练网络使之能满足控制要求 (Sports track design a feedforward network for solving two joint manipulator inverse kinematics of the hand, called for an end of the actuator is in a straight line AB, specific requirements are as follows: (1) design appropriate network architecture (2) according to the requirements given 11 training data, using BP algorithm to train the network so that it can meet the control requirements)
▍9. two_shape_tree
在MATLAB 用云模型实现二叉分形树，写的很详细，有参考和学习价值(Cloud model implementation in MATLAB using the binary fractal tree, write a very detailed, with reference to and learning the value of)
▍10. Krill-Herd
这是基本的磷虾群智能算法，简单实用，适合初学者使用。(This is the basic of krill swarm intelligent algorithm, simple and practical, suitable for beginners to use.)
▍11. PPA-Via-Seed
这是蜘蛛猴算法的文章，2014年新提出的群智能优化算法。(This is a spider monkey algorithm, and in 2014 put forward by the new swarm intelligence optimization algorithm.)
▍12. testing_code
说明： 将训练之后的模型进行测试，对单幅图像进行相应的去雨(Removing rain from single images via a deep detail network)
▍13. sga
这是一个针对simulink模型的四个参数的基本遗传算法参数辨识的.m文件(This is a basic genetic algorithm parameters for the the simulink model four parameters identification. M files)
▍14. sjwl
说明： 可以对实验的数据进行数据集训练与测试，最终达到进行预测数据的功能(The data can be predicted)
▍15. reconfiguration
是分布式电源的选址定容的改进的遗产算法算法，是最基本的遗传算法，基本实现了选址定容的功能(It is an inheritance algorithm for location and capacity of distributed power supply and the most basic genetic algorithm. It basically realizes the function of location and capacity determination.)
▍17. 改进粒子群算法的PID控制器优化设计
基本的pid控制器算法以及simulink仿真模型，可以在线更改仿真参数。(Simulation optimization)
▍18. 改进粒子群算法的PID控制器优化设计
说明： 基本的pid控制器算法以及simulink仿真模型，可以在线更改仿真参数。(Simulation optimization)
▍19. FJSP-NSGA2
基于NSGA2的柔性作业车间调度问题(FJSP-NSGA2)(Flexible job shop scheduling problem based on NSGA2 Matlab Code(FJSP-NSGA2))
▍20. sjwlshijian
神经网络用于多传感器时间对准，对准数值精度明显高于三次样条插值的结果(Time neural network for multi-sensor alignment, Alignment numerical accuracy significantly higher than the results of cubic spline interpolation)
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