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【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab源码2.zip
【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab源码2.zip
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2021-11-05
代码不全1
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络,天牛须搜索算法优缺点,matlab
5星 · 资源好评率100%
天牛须优化算法及其对BP神经网络的优化。
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络matlab源码.rar
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络matlab源码，简单易学易懂，适合初学者使用！
天牛须优化BP神经网络算法（matlab代码）
4星 · 用户满意度95%
2021最新算法，天牛须优化BP神经网络算法，有需要可以下载！
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络,天牛须搜索算法优缺点,matlab源码.zip
5星 · 资源好评率100%
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络,天牛须搜索算法优缺点,matlab源码.zip
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络_神经网络_BP神经网络_BP_天牛搜索算法_BP优化
5星 · 资源好评率100%
天牛须优化算法及其对BP神经网络的优化。
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络.zip_BAS_BP神经网络
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络，包含excel、主函数以及其他相关函数
BAS_BP_bas_BAS-BP_神经网络_改进预测算法_改进天牛须
5星 · 资源好评率100%
利用天牛须算法改进了BP神经网络，提高了预测精度
【预测模型】基于天牛须算法优化ELman神经网络实现数据预测matlab代码.zip
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
【优化预测】天牛须算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1318期】.zip
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【优化预测】天牛须算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1316期】.zip
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基于天牛须算法的BP优化算法matlab程序
基于天牛须算法的BP优化算法matlab程序
天牛须算法优化神经网络BAS-BP代码.rar
5星 · 资源好评率100%
天牛须算法优化神经网络BAS-BP代码
基于matable实现的天牛须算法，bas.m
基于matable实现的天牛须算法。天牛须搜索算法 [2] 是一种生物启发的智能优化算法，是受到天牛觅食原理启发而开发的算法，其仿生原理如下： 天牛须搜索的原理： 当天牛觅食时，天牛并不知道实物在哪里，而是根据...
【优化预测】天牛须算法优化ELMAN神经网络预测【含Matlab源码 1375期】.zip
【优化预测】天牛须算法优化ELMAN神经网络预测【含Matlab源码 1375期】.zip
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这是新提出的天牛须算法和matlab的实现代码，用于优化问题十分有效
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BAS_BP_bas_BAS-BP_神经网络_改进预测算法_改进天牛须.zip
美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
针对A—F赛题分别有对应的算法代码，都是matlab程序
matlab2020a下载地址.txt
5星 · 资源好评率100%
最新的matlab软件的下载地址，推荐配合我的博客一起看。
风光互补太阳能光伏仿真Matlab模型，亲自搭建并实现仿真
风光互补太阳能光伏仿真Matlab模型，亲自搭建并实现仿真。
A算法路径规划博文附件1.zip
5星 · 资源好评率100%
博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划的附件1，里面包含了本系列第一和第二篇文章介绍内容的完整代码的matlab文件
Matlab之Simulink菜鸟级经典教程（手把手滴让你成为仿真高手）
simulation比较介绍比较仔细的资料，一共十一章，详细介绍了常用的各个block的基本信息。
cplex12.9适用matlab2021a
解压缩-直接安装-添加路径及子文件夹-选择目录为cplex/matlab
2021年五一数学建模b题消防救援问题论文+matlab代码（及代码所需文件）
5星 · 资源好评率100%
纯原创每一步都是我们组内三人自己做出来的
多智能体的编队控制matlab程序（自己编写的，可以运行）
5星 · 资源好评率100%
本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章，用matlab编程实现，已验证可以运行。附件有详细的程序使用说明，和对应的文章。适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件，请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
matlab2021b Linux64官方版
3星 · 编辑精心推荐
MathWork matlab2021b官方版
一个使用Matlab模拟傅里叶变换的示例代码：
在Matlab中可以使用函数fft()来实现傅里叶变换， 该函数可以对一组数据进行频域分析，结果以复数形式存在一个向量中。使用fft()函数时， 应先输入一个存储数据的数组，然后可以选择特定的参数（如不输入参数，fft()函数将默认采用参数1）， 最后fft()函数将会返回一个新的复数向量，其中包含经过傅里叶变换后结果。
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