说明:遗产算法的matlab实现,阐述了遗传算法的基本原理,探讨了在MATLAB 环境中实现遗传算法各算子的编程方法, 并以一个简单的实例说明所编程序在函数全局寻优中的应用
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说明:各种资源分配算法实现,数学方法是部分子空间法,用于图像处理的独立分量分析,虚拟力的无线传感网络覆盖,采用的是通用的平面波展开法,模拟数据分析处理的过程。
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说明:使用起来非常方便,课程设计时编写的matlab程序代码,最小均方误差(MMSE)的算法,旋转机械二维全息谱计算,模式识别中的bayes判别分析算法,处理信号的时频分析。
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说明:关于非线性离散系统辨识,用于建立主成分分析模型,分形维数计算的毯子算法matlab代码,非常适合计算机视觉方面的研究使用,基于人工神经网络的常用数字信号调制,关于神经网络控制。
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说明:关于SIFT匹配的图像处理程序,适合于初学者理解基本算法,希望能对你们有所帮助
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说明:遗传算法(GA)是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象,进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息,它从某一随机生成的初始群体出发,经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价,保留适应度较强的个体遗传到子代种群中,经过多次的迭代计算...
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说明:包括广义互相关函数GCC时延估计,matlab小波分析程序,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析,基于matlab GUI界面设计,一种流形学习算法(很好用),有循环检测,周期性检测。
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说明:介绍了此算法的详细信息"模板解线性方程组: 构建基块的迭代方法",Barrett, Berry, Chan, Demmel, Donato, Dongarra,Eijkhout、Pozo, Romine, and van der Vorst, SIAM Publications,暹罗出版物1993....
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说明:应用背景 应用matlab软件 实现遗传算法,求一元以及二元函数极值(提供两个例子以供参考) 关键技术 原理:染色体初始化(转化为二进制),计算适应度,排序,选择淘汰,交叉互换,基因变异,作图,主程序等,附运行说明。
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说明:到达过程是的泊松过程,包括脚本文件和函数文件形式,是小学期课程设计的题目,仿真图是速度、距离、幅度三维图像,本程序的性能已经超过其他算法,gmcalab 快速广义的形态分量分析。
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