《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
2024/3/11 15:11:36
17.09MB
1
2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出的全局优化成绩的新的启发式算法。
土狼优化算法（COA）是由JulianoPierezan和LeandrodosSantosCoelho（2018）提出的用于全局优化的自然启发的元启发式算法。
土狼优化算法（COA）是由JulianoPierezan和LeandrodosSantosCoelho（2018）提出的用于全局优化的自然启发的元启发式算法。
2016/8/19 21:04:57
4KB
1
《群体智能与仿生计算》是2012年电子工业出版社出版的图书，作者是杨淑莹、张桦。
本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。
全书共分为12章，内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌寻食算法、人工鱼群算法、蚁群算法、蜂群算法、量子遗传算法等。
其中，进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法；
人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法；
量子计算内容包括量子计算、量子进化算法和量子遗传算法。
本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。
全书共分为12章，内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌寻食算法、人工鱼群算法、蚁群算法、蜂群算法、量子遗传算法等。
其中，进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法；
人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法；
量子计算内容包括量子计算、量子进化算法和量子遗传算法。
2017/8/2 20:01:28
22.74MB
1
最优化成绩进化计算群体智能算法微粒群算法的发展改进的微粒群算法基于遗传思想改进PSO离散变量的微粒群算法粒子群优化算法
2021/10/27 16:33:41
3.17MB
1
《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的次要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的次要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
2022/9/5 5:49:52
17.09MB
1
个人辛苦编写的PSO粒子群优化算法python程序代码，将适应度值计算部分更换成自己要优化的内容，稍加调试即可运行。
粒子群优化算法(PSO：Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术（evolutionarycomputation）。
源于对鸟群捕食的行为研究。
粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调理。
目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
粒子群优化算法(PSO：Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术（evolutionarycomputation）。
源于对鸟群捕食的行为研究。
粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调理。
目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
2017/8/8 9:37:48
3KB
1
Tree-SeedAlgorithm(TSA)是最近提出的一种基于群体的启发式搜索算法，用于处理连续优化问题。
在TSA中，树和种子代表优化问题的可能处理方案。
树木种群称为林分，林分中的树木数量是TSA的控制参数（在群体智能或进化计算算法中称为种群大小）。
TSA中有两个特殊的控制参数，它们的名称是搜索趋势-ST和将为每棵树产生的种子数-NS。
详情：http://mskiran.kisisel.selcuk.edu.tr/tsa/
在TSA中，树和种子代表优化问题的可能处理方案。
树木种群称为林分，林分中的树木数量是TSA的控制参数（在群体智能或进化计算算法中称为种群大小）。
TSA中有两个特殊的控制参数，它们的名称是搜索趋势-ST和将为每棵树产生的种子数-NS。
详情：http://mskiran.kisisel.selcuk.edu.tr/tsa/
2015/2/24 20:23:32
3KB
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