通过伪布尔函数多项式优化算法(QPBO)的特征匹配和通过对偶分解（DD）算法的特征匹配对比

应用PSO优化算法解决带阀点效应的ELD问题

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

多目的蝗虫优化算法，亲测可用。
Multi-objectiveGrasshopperOptimizationAlgorithm

免疫优化算法在物流配送中间选址中的使用，有助于免疫优化算法以及matlab语言学习，有甚么下场能够私信我

付与了拥挤度以及拥挤度比力算子以及快捷非枚举排序算法，飞腾了算法繁杂度

板材切割优化体系适用于法则的木板切割、玻璃切割、钢板切割等优化方案，付与优化算法，增强了板材排版的迷信性以及正当性。
体系实现为了方案与管理实用的松散，您能够依据多种制品尺寸与多种毛坯相松散盘算出公平的排版方案,能够实现零料的二次使用。
优化功能高。
留存、可转让化种种情景下运行的报表。
该版本的玻璃优化盘算除了具备老例体系的成果外，还削减或者增强了一下成果：一、付与新的优化算法。
本体系的这次降级付与愈加先进的多种数学实际以及盘算机数据结构实际，比力大的普及了板材排布的正当性。
优化率比降级前的体系普及的5％以上。
二、付与公役方式。
思考到门窗玻璃的切割有未必的倾向申请，在制品玻璃的切割时能够应承未必的倾向值，故在优化盘算以前能够举行制品玻璃正负倾向的配置。
对于降级前的体系，假如在玻璃毛坯上切割的蛮后一张玻璃制品尺寸偏大1-3毫米，频频要在一张新的玻璃毛坯上举行切割，组成糜掷，而普通的降级体系，就能够依据实际情景，定义公役值，从而普及行使率。

为满足无线Mesh收集以及AdHoc收集破产不剖析果的申请,提出了一种跨层优化算法,给出了保障破产平均误包率的自顺应调制编码的实现方式,并松散信道、辩说、缓冲区以及破产申请等阐发了破产成果.在此底子上,提出了调解误包率、优化破产吞吐率,并经由加权以满足破产不合吞吐率以及提前申请的优化算法,优化综合了物理层、MAC层、链路层以及破产申请的影响.为验证算法的准确性,举行了仿真阐发.下场评释,在给定的参数下,与未优化相比,丢包率约减小35.3%,提前约飞腾65.6%.

MATLAB优化算法货物箱OPTItoolbox装置进程中，更新MEXfile文件需要的文件包，不需要解压直接使用

MOPSO多目的粒子群优化算法c++实现（内附其对于应论文），其代码写作尺度具备参考价钱，其对于应论文供巨匠学习与交流。

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。