本文件是关于PSO粒子群算法优化RBF神经网络的MATLAB源程序。
2024/12/20 3:47:06 5KB PSO算法 RBF神经网络
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matlab开发-使用PSO的最佳模糊控制器。
基于粒子群优化的模糊控制器
2024/12/19 13:49:14 15KB 未分类
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简单易读的SVM负简单易读的SVM负荷预测实验,并包含PSO、改进PSO等多种方法简单易读的SVM负荷预测实验,并包含PSO、改进PSO等多种方法简单易读的SVM负荷预测实验,并包含PSO、改进PSO等多种方法荷预测实验,并包含PSO、改进PSO等多种方法
2024/12/12 15:30:05 713KB svm load predict
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粒子群优化粒子滤波算法,可以在MATLAB上运行,得出好的结果
2024/12/1 13:08:46 3KB 粒子群 粒子滤波 matlab
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将otsu图像分割算法与粒子群优化算法结合,加快最佳阈值的寻找
2024/11/29 11:17:11 82KB 粒子群 pso 最大类间方差 图像分割
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Matlabpso优化bp神经网络的程序-pso优化bp神经网络的程序.rarpso优化bp神经网络的程序
2024/11/26 8:41:15 2KB matlab
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山梨酸钾是一种常用防腐剂,应用非常广泛,但食用过量会严重危害人体健康。
研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性,山梨酸钾水溶液荧光特征峰为λex/λem=375nm/485nm,山梨酸钾和橙汁的混合溶液除了存在此荧光特征峰,还有一个侧峰λex/λem=470nm/540nm。
在混合溶液中,橙汁和山梨酸钾的荧光特性相互干扰,加大了山梨酸钾浓度检测的难度。
为准确测定混合溶液中山梨酸钾的浓度,采用微粒群算法优化的误差逆向传播(PSO-BP)神经网络对其进行检测。
3组预测样本的平均回收率为98.97%,PSO-BP神经网络能够精确测定混合溶液中山梨酸钾的质量浓度范围为0.1~2.0g/L。
预测结果表明荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的方法能有效地检测山梨酸钾在橙汁中的浓度。
2024/10/25 21:48:04 4.37MB 光谱学 荧光光谱 微粒群算 浓度检测
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pso的相关文件,有较为详细的pso操作过程的pso软件工具包,可以结合matlab使用
2024/10/23 2:08:52 73KB matlab
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这是将CRO与PSO结合的算法思想代码,解决单目标问题
2024/10/19 5:12:36 106KB CRO PSO
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采用PSO和SA算法的结合,对函数进行智能优化!
2024/10/14 4:57:23 8KB PSO SA 智能优化 粒子群
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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