精通MATLAB最优化计算全书配套算法M文件-精通MATLAB优化计算.rar从这里下载了不少神经网络的视频,感觉非常不错,先向这些制作者致敬。
也感谢各位版主建立了这个大宝库。
今天《精通MATLAB最优化计算》的书刚刚到手,不敢独享,分享出原书光盘中各章的算法M文件,供大家学习(没有搜索论坛中相关帖子,不知道能否有人已经发过)。
也作点小贡献。
希望大家能沿者copy--edit--write的路一路领略MATLAB的精彩。
2020/1/17 1:36:05 3.26MB matlab
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精通MATLAB最优化计算全书配套算法M文件-精通MATLAB优化计算.rar从这里下载了不少神经网络的视频,感觉非常不错,先向这些制作者致敬。
也感谢各位版主建立了这个大宝库。
今天《精通MATLAB最优化计算》的书刚刚到手,不敢独享,分享出原书光盘中各章的算法M文件,供大家学习(没有搜索论坛中相关帖子,不知道能否有人已经发过)。
也作点小贡献。
希望大家能沿者copy--edit--write的路一路领略MATLAB的精彩。
2020/1/17 1:36:05 3.26MB matlab
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《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络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的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第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的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第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章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨
2020/5/22 18:19:56 11.78MB 神经网络
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这是《通晓Matlab最优化计算》配套Matlab代码(m文件),俺花了好几十个大洋买来的,贡献给大家。
2015/3/21 1:01:19 46KB Matlab 最优化计算 Matlab代码 m文件
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该文件可以安装在matlab工具箱中。
相当于用户可以使用它来进行最优化计算,按照说明手册中的格式写好输入,约束等等,将需要的形态量输出。
2020/5/27 10:23:54 1.42MB 高斯伪谱法 最优化方法 matlab工具箱
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对古代优化计算方法讲解最详细的一本书籍:《古代优化计算方法》(PDF格式)!请下载!
2021/7/26 1:12:58 6.34MB 现代优化计算方法
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在关节空间中对机器人B样条轨迹进行了时间了短优化计算,该优化成绩模型包括关节角速度、角加速度、角加加速度及力矩4种约束,给出了优化计算方法,给出了PUMA560机器人前三铰B样条轨迹优化算例。
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模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点,为了克服该缺点,将遗传算法使用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中,由遗传算法得到初始聚类中心,再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
2020/2/5 6:05:33 3KB 模糊C-均值 遗传算法
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精通MATLAB最优化计算的主要内容是应用MATLAB来处理最优化问题,通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和“MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述,即一方面是使用工具箱来快速处理最优化问题,另一方面是通过算法编程深入处理最优化问题。
本书侧重于最优化算法的MATLAB实现,同时精选了大量的最优化问题实例,通过实例的求解,生动地教会读者掌握MATLAB在最优化问题方面的应用。
2017/4/20 4:36:43 150KB matlab 最优化 源代码
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的,部分章节涉及了常见的优化算法(遗传算法、粒子群算法等)与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍,亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下:第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络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的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第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的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第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章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨
2018/5/7 15:26:16 11.77MB 神经网络 遗传算法 粒子群算法等
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡