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遗传算法解决随机期望值模型问题的例题-random genetic algorithms to solve the problem expectations model example
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浙江大学编的神经网络入门教程，pdf格式。-Zhejiang University, made the neural network Tutorial, pdf format.
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仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结束降温，再让T保持在0.01进行1000次状态转移，比较两种概率-a simulation : First of all network parameters temperature T fixed at 100 and, according to the rules for a total of 1000 to update the state, this state of the 1000 network transfer of all states for the number of Si (i = 1, 2, ..., 16) all recorded determined by the formula state-of the actual frequency : Pi = Si/i = 1, NSi = Si/M in accordance with Bo1tzmann distributed computing network of states all probability the theoretical value : Q (Ei) = (1/Z) exp (- Ei/T) Simulation 2 : implementation of cooling, re-using rapid cooling programs : T (t) = T0/(1 t) T dropped to 0.01 from 1000 and, according to the rules updated network state when T = 0.01 at the end of cooling, let T at 0.01 for the 1000 state tran
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每个人工鱼的位置，20次迭代，每次迭代算法…
每条人工鱼迭代20次的位置,每条人工鱼迭代20次的位置,对应的Y的值,每条人工鱼迭代20次的临时位置,公告牌,每条人工鱼迭代20次的位置,对应的Y的临时值，公告牌,人工鱼移动的最大步长,求出最优的函数值；-Each of artificial fish, the location of 20 iterations, each iteration of artificial fish, the location of 20 times the corresponding value of Y, each iteration of artificial fish 20 times a temporary location, bulletin boards, each iteration of artificial fish 20 second position, corresponding to the provisional value of Y, bulletin boards, artificial fish, the biggest step to move, find the optimal function value
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手写汉字识别 应用SVM和神经网络进行识别,可自行训练-Handwritten Chinese Character Recognition Application of SVM and neural networks to identify their own training
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