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这是bs球队的仿真2D比赛程序，其中的智能算法和强化学习算法值得借鉴。...
这是bs球队的仿真2D比赛程序，其中的智能算法和强化学习算法值得借鉴。-This is bs tournament team 2D simulation procedure, in which intelligent algorithms and reinforcement learning algorithm is worth learning from.
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搜索文章中的文字 更快找到符合要求的内容
搜索文章中的文字 更快找到符合要求的内容-English text article more quickly find the content to meet the requirements
- 2022-03-22 04:35:30下载
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classification_matlab_toolbox分类方法工具箱，有界面很直观。
classification_matlab_toolbox分类方法工具箱，有界面很直观。-classification_matlab_toolbox classification toolbox, a very intuitive interface.
- 2022-03-19 23:12:23下载
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利用vb控制乐高机器人
利用vb控制乐高机器人-use vb robot control Sealock
- 2023-02-23 15:25:03下载
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本程序用于训练RBF神经网络权值的量子粒子群优化…
此程序为训练RBF网权值的量子粒子群优化算法，供各位参考-this program for training RBF net weights Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm for reference
- 2022-01-25 17:23:12下载
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人工鱼群算法（AFSA）是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优
的新型搜索策略，该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将
人...
人工鱼群算法（AFSA）是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优
的新型搜索策略，该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将
人工鱼群算法应用于人工神经网络的学习，形成了人工鱼群神经网络模型，通过与
BP算法、模拟退化算法、进化算法训练的人工神经网络进行比较，验证了人工鱼群
神经网络在全局寻优能力上的优势，进而利用人工鱼群神经网络进行电力系统短期
负荷预测，建立了人工鱼群神经网络预测模型。为了进一步提高算法的稳定性，以
及求得全局最优值的能力，文中给出了改进的人工鱼群算法。当人工鱼种群的最优
值在多代未变的情况下，加入了“跳跃”行为，改变人工鱼个体的参数，避免陷入
局部最优并提高了寻求全局最优解的能力。然后建立了新的预测模型，实际编程表
明，改进后的模型具有更好的全局最优化能力及稳定性。-err
- 2022-03-14 14:14:11下载
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我做的的八数码游戏！！学人工智能的用vc编写的
我做的的八数码游戏！！学人工智能的用vc编写的-the eight digital game! ! Using artificial intelligence study prepared by the vc
- 2022-09-07 22:15:02下载
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matlab写的模糊整定PID参数的子函数
matlab写的模糊整定PID参数的子函数 -Matlab write fuzzy PID tuning parameters Functions written in Matlab fuzzy tuning PID Parameters of Functions written in Matlab fuzzy PID tuning parameters Functions written in Matlab fuzzy setting P ID parameter Functions
- 2022-02-21 07:59:16下载
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关联规则中的频繁项集生成算法TreeMiner，可在linux和windows下编译运行。...
关联规则中的频繁项集生成算法TreeMiner，可在linux和windows下编译运行。-Frequent one of related rule collect and produce algorithm TreeMiner , can compile running under linux and windows
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粒子群优化算法是一种进化技术（进化有限公司）。
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已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-Particle Swarm Optimization (PSO) is an evolutionary technology (evolutionary computation). Predatory birds originated from the research PSO with similar genetic algorithm is based on iterative optimization tools. Initialize the system for a group of random solutions, through iterative search for the optimal values. However, there is no genetic algorithm with the cross- (crossover) and the variation (mutation). But particles in the solution space following the optimal particle search. The steps detailed chapter on the future of genetic algorithm, the advantages of PSO is simple and easy to achieve without many parameters need to be adjusted. Now it has been widely used function optimization, neural networks, fuzzy systems control and ot
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