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  1. gongetidufa

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  2. 共轭梯度法编程.共轭梯度法是共轭方向法的一种依赖于迭代点的负剃度而构造出来的-Conjugate gradient method programming. Conjugate gradient method is a conjugate direction method relies on an iterative point out negative tonsure and the structure of the
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-12-23
    • 文件大小:23kb
    • 提供者:xiejinliang
  1. RSGA

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  2. 遗传算法(GA)是一类借鉴生物界自然选择和遗传原理的随机优化搜索算法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体间的信息交换、搜索不依赖于梯度信息。-Genetic algorithms (GA) is a type of reference biological principle of natural selection and random genetic optimization search algorithm. Its main
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-12-23
    • 文件大小:26kb
    • 提供者:郝秀平
  1. GA

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  2. 经典遗传算法的matlab仿真,遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息。-good genetic algorithm matlab code
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-12-23
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:fujinmei
  1. hpc

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  2. 基于OpenCV和OpenMP的多核处理图像边缘检测算法——Sobel的实现。 没有可视化界面。 需要先配置OpenCV和OpenMP。 理论依据:利用OpenMP我们可以实现多核并行处理边缘检测。根据Sobel原理,可以完全明确的是:每一个像素点的梯度计算都不依赖于其他的像素点!这就是实现多核并行处理边缘检测的关键。利用这个关键的特性,我们可以让多个核同时去计算多个像素点的梯度值,进而提高Sobel边缘检测算法的性能。
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-12-23
    • 文件大小:456kb
    • 提供者:JiaJunLee
  1. Function optimization algorithm

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  2. 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架,它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化, 而不针对参数本身, 从而不受函数约束条件的限制; 搜索过程从问题解的一个集合开始, 而不是单个个体, 具有隐含并行搜索特性, 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息,且不要求目标函数连续及可导,使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-12-23
    • 文件大小:33kb
    • 提供者:FZenjoys
  1. 最速下降法求解方程组

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  2. 最速下降法就是梯度下降法,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。可以说是求解机器算法的最古老、最经典的模型,另一种常用的方法是最小二乘法。(The steepest descent method is the gradient descent method, which can be used to solve the least squares problem (both linear and non-linear). It
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2024-12-23
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:maomao875

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