将遗传算法和混沌优化方法智能集成,利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群,在遗传操作中加入混沌细搜索,大大提高了局部搜索能力,能有效防止遗传算法陷入局部最优和发生早熟现象,仿真表明,混沌遗传算法优化结果相当理想,效果令人满意,优于常规的遗传算法
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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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BP(BackPropagation)神经网络是一种神经网络学习算法。
其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络,中间层可扩展为多层。
相邻层之间各神经元进行全连接,而每层各神经元之间无连接,网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,各神经元获得网络的输入响应产生连接权值(Weight)。
然后按减小希望输出与实际输出误差的方向,从输出层经各中间层逐层修正各连接权,回到输入层。
此过程反复交替进行,直至网络的全局误差趋向给定的极小值,即完成学习的过程,
2024/5/2 21:19:10 6KB tag
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通过遗传算法对pid参数进行优化
2024/1/4 0:23:17 1KB 遗传算法
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基于遗传算法的PID参数优化控制的讲解,有很经典的代码可以学习下
2023/10/14 11:47:10 1.2MB 遗传算法
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基于遗传算法的PID参数优化设计,本科毕业设计
2023/6/2 17:06:17 319KB 遗传算法 PID MATLAB 本科毕业设计
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粒子群算法优化+PID参数优化+simulink版本+matlab源代码
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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