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zuixiaozhangshu
- 最小张树分类法 作最小张树(可考虑按距离给出权值) 在最张树上,确定该树的直径,并标出直径上各点的深度. 绘制直径上个点深度图,由深度图包括找出局部最小值. 去掉局部最小值的点,获得分离的二类.
利用改进遗传优化算法解决BP神经网络中局部最小问题
- 利用改进的遗优化算法解决BP神经网络中局部最小问题
粒子群算法计算最短路径
- 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和
逢山开路模型
- 在本问题的求解中，修桥和挖隧道是两个相类似的求解过程，我们将求解过程分为两个部分：第一、对河岸边一固定点 ，将桥修在 处时，求解由起始点 到经固定点 到居民点 的最短路线。第二、如何确定 的位置，使得总路线的费用最小。我们分别用了两个模型来进行这两部分内容的求解。模型一、针对坡度的限制，利用小区域内的局部最优来达到全局最优。模型二、列出点 有一定的位移时，可以减少的费用 的函数方程，然后利用河岸附近等高线较紧密，公路不能沿偏离等高线方向
wnn
- 小波神经网络程序，收敛性比BP神经网络好，可以避免局部最优,可用于分类，函数逼近等-Wavelet neural network procedures, convergence than the BP neural network, and can avoid local optimum, can be used for classification, function approximation, etc.
ZUDASAHNG_SEGmention
- 图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法 .以局部熵最大值作为目标种子 ,运用区域增长技术实现多目标分割 ,一种常用的方法是预先给图像设置初始增长元,即预先投掷种子,在一定的规则下由增长元开始增长,这种方法需要对不同的区域投掷不同的种子.但是,对复杂多目标图像,投掷种子是一件比较困难的事.在背景变化比较大的多目标图像中,目标与背景是不同的,目标的灰度相对变化较小,而背景的灰度变化比较大.从信息论角度看,灰度变化小的地方其信息量少,局部
zuixiaozhangshu
- 最小张树分类法 作最小张树(可考虑按距离给出权值) 在最张树上,确定该树的直径,并标出直径上各点的深度. 绘制直径上个点深度图,由深度图包括找出局部最小值. 去掉局部最小值的点,获得分离的二类. -The smallest for the smallest classification Zhang Zhang (may consider the right value is given by distance) in
iris1
- 提出一种基于多纹理特征融合的新颖虹膜识别方法。该方法对虹膜图像做Gabor 小波变换 提取不同分辨力不同方向下的纹理特征作为虹膜的全局特征，在滤波后的子窗口图像上运用灰度 级共现矩阵(COM)提取虹膜的局部特征。通过加权欧几里德距离和最小距离分别对全局特征和局部 特征进行分类识别。-A texture feature fusion based on multi-novel iris recognition method. T
lwr
- 强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程 -Strong locally weighted regression algorithm by Cleveland [7] proposed, mainly using local observational data points on
Steepest
- 计算梯度下降法计算极值，只能找到局部最小点。可以通过调整步长实现全局最小-Calculation of gradient descent method to calculate extreme value, can only find local minimum point. By adjusting the step size can achieve the global minimum
Shuffled_Complex_Evolution
- SCE（shuffled complex evolution ）是一种相对较新的连续性问题的元启发搜索算法。非常适合于求解具有多个局部最小的全局优化问题。SCE算法的主要特征是通过竞争进化和定期洗牌来确保每个复形获得的信息能在整个问题空间获得共享。-SCE (shuffled complex evolution) is a relatively new meta-continuity heuristic search algorithm
GABP
- matlab格式源代码。功能：利用改进遗传优化算法解决BP神经网络中局部最小问题。-matlab source code format. Function: the use of improved genetic optimization algorithm BP neural network to solve local minimum problems.
PSOBPlunwen
- 基于PSO的BP训练算法论文：在BP训练算法中，关于变权值、学习速率、步长的问题已被广泛地研究，几种基于启发式改进的技术也表明具有改善训练时间以及避免陷入局部最小的明显效果。这里BP训练过程由基于PSO同时优化log—Sigmoid函数与网络权值的新算 法(PSO。GainBP)实现。实验结果表明，PSO—GainBP比传统基于PSO的BP算法在网络训练方面具有更好的性能。-PSO based on the BP training
bp
- 修改以后的BP人工神经网络，可以有效地避开局部最小点，收敛速度有点慢，可作为交流学习-Modified after the BP artificial neural network, can effectively avoid the local minimum points, the convergence rate a bit slow, can be used as the exchange of learning
CHAPTER5
- 遗传算法是一种模拟生物进化机制的随机全局优化搜索方法，具有很强的全局优化能力及鲁棒性。遗传算法属于直接搜索法，对适应函数基本无限制，既不要求连续，也不要求函数可微，而且不需要初始信息可以寻求全局最优解克服了单纯形算法初始条件影响大，易陷入局部最小等缺点，操作方便，速度快，不需要复杂的规则，且可用于多目标寻优，在解空间进行高效启发式搜索，可以提高运算速度。-The genetic algorithm is one simulation o
bpwl
- 使用Levenberg-Marquart算法（最小二乘法）对BP神经网络进行训练，克服了传统BP算法收敛慢，容易收敛于局部最小值等缺点-use Levenberg-Marquardt algorithm to overcome some disadvantages like slow convergence which traditional BP neural network usually has
findkeypoint
- 摘要：拐点是数字图像中的一个重要信息载体 提出一种新的拐点检测算法 该算法并非寻找连续空间中曲率的离散近似计算方法，而是源于离散曲线的外观特征，推导出离散曲线上拐点处k个点对间欧氏距离平方和局部最小这一重要性质。基于该性质，本算法首先利用Freeman链码的性质.过滤掉物体边界上明显不可能成为拐点的象素，然后在剩余的边界点中通过寻找该局部最小值定位出拐点。给出了本算法与四种著名拐点检测算法的对比实验。 -Abstract: The
BinarizationAlgorithm
- 用matlab实现的otsu全局二值化算法、kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法、niblack局部二值化算法-Using matlab implementation otsu global binarization algorithm, kittler minimum classification error (minimum error thresholding) the
artificial-potential-field
- 人工势场法的一种改进,有效的解决了局部最小点问题-improve APF
Nonlinear fitting
- 使用拟合残差及残差平方和原理，以人口增长模型为例，结合寻优算法——局部最优解的非线性曲线拟合(Using the principle of fitting residuals and residual sum of squares, this paper takes population growth model as an example, and combines the optimization algorithm, the no