内含附有详细代码注释的进化算法（遗传算法、差分进化算法、免疫算法）、群智能算法（蚁群算法、粒子群算法）、禁忌搜索算法、模拟退火算法、神经网络算法的MATLAB实现。
以及用以上算法进行TSP问题、背包问题、函数极值问题的求解。
以及用以上算法进行TSP问题、背包问题、函数极值问题的求解。
2023/9/5 22:08:19
80KB
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本书是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。
本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
2023/7/14 16:19:12
11.78MB
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本书介绍近年来流行的智能优化算法，包括：遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法等；
还有近年来的研究热点粒子群算法；
扑食搜索算法和动态环境下的进化算法等。
研究这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论以及相关算法和变形，给出一定算例、实际应用案例以及这些算法如何解决实际中的优化问题。
还有近年来的研究热点粒子群算法；
扑食搜索算法和动态环境下的进化算法等。
研究这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论以及相关算法和变形，给出一定算例、实际应用案例以及这些算法如何解决实际中的优化问题。
2023/7/3 7:16:26
6.77MB
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《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
2023/3/19 10:38:16
84KB
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MATLAB智能算法30个案例：遗传算法、神经网络中的回归拟合与分类识别、粒子群算法、免疫优化算法、鱼群算法、模仿退火算法、蚁群算法、支持向量机中的回归拟合与分类识别、极限学习及
2023/3/16 21:06:58
49.97MB
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蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法蚁群算法是一种模仿进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模仿进化优化方法的有效性和应用价值。
2020/8/10 14:06:06
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学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，本书还引见了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，本书还引见了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
2016/4/23 14:32:25
63.59MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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