包含了GA-BP算法、K-NN分类器、Q学算法、RLS算法、非线性动态权重系数w优化的基于罚函数的粒子群算法的函数寻优、分形盒算法、Dijkstra算法、基于GA算法的函数拟合、prim最小树生成算法、蚁群aco优化算法、引力搜索优化算法、细菌觅食优化算法。
全部为本人手敲，现在分享给大家。
全部为本人手敲，现在分享给大家。
2024/2/23 7:56:20
199KB
1
基于高斯分布的改进版YOLOv3权重文件，基于BDD数据集训练而成。
摘要必须大于50个字!我也是醉了！！！
摘要必须大于50个字!我也是醉了！！！
2024/2/16 22:14:52
235.16MB
1
CmpE300-救济算法在该项目中，通过MPI库使用并行编程。
该项目的目的是使用救济算法选择权重最高的要素。
处理器的数量和具有实例特征的数据集作为输入给出，对于每个处理器，最热门的特征列在程序末尾。
更多详细信息在报告中。
该项目的目的是使用救济算法选择权重最高的要素。
处理器的数量和具有实例特征的数据集作为输入给出，对于每个处理器，最热门的特征列在程序末尾。
更多详细信息在报告中。
2024/2/13 16:34:38
216KB
1
作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题，使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。
2023/12/16 5:05:08
911KB
1
高斯-勒让德积分（Gauss-legendre积分）matlab程序可直接在函数名前设置输出为[x,w]=其中x为积分点，w为权重
2023/11/28 18:23:33
30KB
1
脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。
实验数据使用BCICompetition2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。
实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性
实验数据使用BCICompetition2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。
实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性
2023/11/25 9:41:41
1.04MB
1
算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。
源码为java实现
源码为java实现
2023/11/20 2:12:44
9KB
1
为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN
2023/11/15 8:25:03
1.06MB
1
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