资源列表
[人工智能/神经网络/遗传算法] ant
说明:matlab实现蚁群算法,是一个基本的蚁群算法,采用随机规则选择路径-ant colony opimization source code implemented on matlab<nbcc> 在 2024-11-18 上传 | 大小:3kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] pdfsaboutACO1
说明:最近搜集和整理的一些蚁群算法方面的英文资料,还是蛮全蛮新的,请有需要的享用。-these are some pdf documents in english about aco, collected and arranged by myself in recently<nbcc> 在 2024-11-18 上传 | 大小:27.07mb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] rtaa0.1
说明:rtaa搜索算法 根据A star 算法优化-rtaa alginate<杜皓> 在 2024-11-18 上传 | 大小:5kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] immunitytravel
说明:分别用免疫算法、遗传算法和免疫遗传算法解决旅行商问题-Respectively use immune algorithm, genetic algorithm and immune genetic algorithm to solve traveling salesman problem<sure> 在 2024-11-18 上传 | 大小:27kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] Annealing
说明:退火算法解非线性方程组,方便使用,精确度高,收敛快。具体说明详见源程序-Annealing algorithm for solving nonlinear equations, easy to use, high accuracy, fast convergence. Specifically refer to the source<zhzhyan> 在 2024-11-18 上传 | 大小:2kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] embedded_kit_gateway
说明:digi connectport X4网关与电脑通信程序,将xbee网络收集的数据发送到电脑上-the code is for the communication of computer and the xbee network<江涛> 在 2024-11-18 上传 | 大小:669kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] six_figures
说明:粗糙度A1, 惯性矩A2,纹理熵A3,相关度A4,方差A5,逆差矩阵A6,纹理特征提取-extract six texture figures<曾小贤> 在 2024-11-18 上传 | 大小:1kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] gatx-tools
说明:这是《Matlab遗传算法工具箱及应用》一书的随书源码-This is source code of the "Matlab genetic algorithm toolbox and its application,"<zch> 在 2024-11-18 上传 | 大小:1.33mb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] Artificial-Intelligence
说明:人工智能课件,很多算法都在其中提到,希望对大家有所帮助-Artificial Intelligence<yueliying> 在 2024-11-18 上传 | 大小:12.3mb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] gauss
说明:checkprjr is the one of the most important software in world<sujitmhj> 在 2024-11-18 上传 | 大小:1kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] N-GEN-(23)
说明:The proposed approach is based on three stages which (1) use neural networks for constructing a response function model of a dynamic multiresponse system, (2) use exponential desirability functions for evaluating ove<heddam salim> 在 2024-11-18 上传 | 大小:318kb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] N-GEN-(22)
说明:The proposed approach is based on three stages which (1) use neural networks for constructing a response function model of a dynamic multiresponse system, (2) use exponential desirability functions for evaluating ove<heddam salim> 在 2024-11-18 上传 | 大小:351kb | 下载:0