用遗传算法求解PID参数优化MATLAB源程序
2024/6/26 9:58:23 1KB GA
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简单学习下GA的生成算法,写了个小工具;
当做学习记录可以去哈勃看看: https://habo.qq.com/file/showdetail?md5=512eea7730feda2bc412df8dcfd061ef&pk=ADcGY11uB24IPls%2FU2o%3D
2024/6/24 15:03:53 368KB 谷歌 身份验证 GA Authenticator
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遗传算法C++实现控制台演示版本附有详尽注释注:因为是单数浮点数编码,所以未使用基因重组函数如果看完仍然不懂,欢迎参看本人博客的一篇关于GA的文章http://blog.csdn.net/emiyasstar__/article/details/6938608
2024/6/15 19:20:56 4KB GA 遗传算法
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本文基于支持向量机(SVM)和改进的粒子群优化(IPSO)算法(SVM-IPSO)创建了双向预测模型,以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中,选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法,然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数,因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数,以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发,我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO,以提高开发效率,并采用IPSO建立双向预测模型:在前向预测的方向上,我们认为富有成效参数作为输入,属性索引作为输出;
在向后预测的方向上,我们将性能指标视为输入,将生产参数视为输出,在这种情况下,该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明,该模型的性能优于径向基函数神经网络(RNN),基本粒子群优化(PSO)方法以及遗传算法和改进的粒子群优化(GA-IPSO)方法在大多数实验中都是如此。
换句话说,仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
2024/5/15 2:02:19 536KB support vector machine; particle
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Matlab环境下基于Kruppa方程的GA-PSO算法的相机内参数标定
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GA∕T1389-2017信息安全技术网络安全等级保护定级指南.pdfGB∕T22239-2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求.pdfGB∕T25070-2019信息安全技术网络安全等级保护安全设计技术要求.pdfGB∕T28448-2019信息安全技术网络安全等级保护测评要求.pdf
2024/5/4 1:49:53 43.59MB GB∕T 22239-2019 GA∕T 1389-2017
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本程序通过编程口与三菱FX系列PLC进行通讯(FX-3GA-40MT测试没有问题),以读取PLC内各软元件数据……程序只做了部分软元件的处理,若要处理所有软元件可以此为基础进行相应的二次开发。
本软件开源只为服务更多工控人(绝无收费陷阱)……另压缩包中还附上三菱PLC编程口(即串口)通讯手册(影印版),若谁有其他更加清晰的文字版请分享之(留言联系或加Q群658562566分享,拜谢)。
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用matlab编BP神经网络预测程序,遗传算法优化BP神经网络在数据预测方面的应用
2024/5/3 20:31:07 2KB 遗传优化bp
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技嘉ga-z170-hd3ql3xbios已测试亮机已测试亮机已测试亮机已测试亮机已测试亮机已测试亮机
2024/4/11 20:46:03 8MB ql3xbios ga-z170-hd3
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模拟退火遗传算法粒子群算法鲁棒性强
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共 110 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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 15KB 钉钉 钉钉打卡