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pso64.m
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PSO.rar_PSO_optimization_pso fitness.m_pso算法_粒子群
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pso ,粒子群算法的matlab实现,包含fitness.m和pso.m
PSOBP.m
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用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法.rar
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GA-PSO\GAPSO.m, 2524 , 2011-08-18 GA-PSO\Myfit.m, 545 , 2011-08-16 GA-PSO\PSO_Fcn.m, 441 , 2009-04-23 GA-PSO\SelectParents_Fcn.m, 591 , 2009-04-19 GA-PSO\程序使用说明.doc, 24576 , 2011-08-18 GA-...
pso.zip_Griewank_PSO_PSO.m_drawgriewank_粒子群M文件
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粒子群算法的matlab实现,包含主文件pso.m和例子程序psodemo.m,psodemo2.m,Griewank.m, DrawGriewank.m等。每个文件都有详细的注释。
PSO_byself.m源码.zip
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PSO_byself.m源码.zip
pso.rar_PSO_PSO.m_get_psoOptions_pso algorithme_pso path
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pso algorithme NOTE: THIS IS AN ALPHA RELEASE. FOR TESTING ONLY. 1. Installation: ... -Read help for get_psoOptions.m and pso.m (enter help get_psoOptions at command line) -Run PSO for u r system.
pso.rar_PSO_PSO algorithm_PSO.m_swarm
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PSO.m : particle swarm optimization algorithm
基本粒子群程序-pso1.m
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基本粒子群程序-pso1.m 在最开始上智能优化算法时,由于不是太懂matlab,所以程序编的就有些不是那么顺眼。不过在这里也可以给急需的人提供些帮助。
pso.code.rar_PSO_PSO matlab code_code pso_fitness.m_优化函数 PSO
浏览:161
主函数的源程序,优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面,对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。
pso.rar_Help!_PSO.m_get_psoOptions_pso path
浏览:39
Unzip and copy the files to a folder (directory). -Add the path to Matlab. (File>Set Path>... -Read help for get_psoOptions.m and pso.m (enter help get_psoOptions at command line)
pso.zip_PSO.m_PSO参数辨识_pso 辨识_粒子群算法_系统辨识
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粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO。...文件pso.m是粒子群算法辨识程序,在此基础上,需要自行编写目标函数计算程序以实现不同系统的参数辨识。
粒子群优化matlab程序-pso.m
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粒子群优化小程序码,pso.m ,matlab源程序,很好用呦!
粒子群算法PSO_PID.m
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粒子群寻优算法应用于PID,迭代寻优找到三个参数,应用于控制系统,效果良好。粒子群寻优算法应用于PID,迭代寻优找到三个参数,应用于控制系统,效果良好。
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GA_PSO.m
PSO_SVM and PLS_PSO-SVM.m_PSO_pls_pls.m_SVM_
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偏最小二乘法的原始程序,粒子群优化算法对支持向量机SVM的优化。对初学者有帮助。套用模型,可以改PSO-SVR。
PSO_otsu.m
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通过利用最大类间方差法(OTSU)作为目标函数,结合智能优化算法中的粒子群优化算法(PSO),来获得图像分割的多个阈值,且阈值个数可设定,效果较好。
matlab实现PSO优化RBF神经网络的问题-PSO.m
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matlab实现PSO优化RBF神经网络的问题-PSO.m 哪位高手有PSO优化RBF神经网络的代码,共享一下,不胜感激!!!:time:
这是Matlab的灰色系统与PSO优化方面的源码-SO_PSO_xuan.m
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这是Matlab的灰色系统与PSO优化方面的源码-SO_PSO_xuan.m 用PSO优化灰色系统的matlab源代码.希望对大家有用.
PSO_adaptation.m
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PSO代码,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被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。
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