该程序是一个比较好的学习遗传算法模型的算例
上传时间： 2013-12-24
上传用户：zwei41
利鹰12选9转换dll算法模型
上传时间： 2016-03-31
上传用户：星仔
利鹰21选19转换dll算法模型
上传时间： 2013-12-17
上传用户：彭玖华
crc算法讲解文档以及通用算法模型的建立例程
上传时间： 2016-08-23
上传用户：whenfly
利用matlab开发平台和相关的SVM优化工具箱,及OAO,OAA,BSVM2算法模型,设计改进并实现非线性的模式分类实验模型系统.
上传时间： 2017-07-17
上传用户：luke5347
一种基于对接口参数进行组合覆盖的黑箱测试用例自动生成算法模型。
上传时间： 2017-08-12
上传用户：xz85592677
遗传算法是一种基于自然选择原理的优化算法，在很多领域有着广泛的应用。但是，遗传算法使用计算机软件实现时，会随着问题复杂度和求解精度要求的提高，产生很大的计算延时，这种计算的延时限制了遗传算法在很多实时性要求较高场合的应用。为了提升运行速度，可以使用FPGA作为硬件平台，设计数字系统完成遗传算法。和软件实现相比，硬件实现尽管在实时性和并行性方面具有很大优势，但同时会导致系统的灵活性不足、通用性不强。本文针对上述矛盾，使用基于功能的模块化思想，将基于FPGA的遗传算法硬件平台划分成两类模块：系统功能模块和算子功能模块。针对不同问题，可以在保持系统功能模块不变的前提下，选择不同的遗传算子功能模块完成所需要的优化运算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平台，使用VerilogHDL语言实现了伪随机数发生模块、随机数接口模块、存储器接口/控制模块和系统控制模块等系统功能模块，以及基本位交叉算子模块、PMX交叉算子模块、基本位变异算子模块、交换变异算子模块和逆转变异算子模块等遗传算法功能模块，构建了系统功能构架和遗传算子库。该设计方法不仅使遗传算法平台在解决问题时具有更高的灵活性和通用性，而且维持了系统架构的稳定。本文设计了多峰值、不连续、不可导函数的极值问题和16座城市的旅行商问题 (TSP)对遗传算法硬件平台进行了测试。根据测试结果，该硬件平台表现良好，所求取的最优解误差均在1％以内。相对于软件实现，该系统在求解一些复杂问题时，速度可以提高2个数量级。最后，本文使用FPGA实现了粗粒度并行遗传算法模型，并用于 TSP问题的求解。将硬件平台的运行速度在上述基础上提高了近1倍，取得了显著的效果。关键词：遗传算法，硬件实现，并行设计，FPGA，TSP
上传时间： 2013-06-15
上传用户：hakim
协同微粒群算法，用于原子簇的结构优化。协同微粒群算法模型由南非人Frans van den Bergh提出，对高维问题处理的效果要显著优于基本微粒群算法。
标签： 微粒群算法
上传时间： 2014-11-07
上传用户：康郎
随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-15
上传用户：jiabin
本文简要介绍了无刷直流电动机的发展历程和未来的发展趋势。通过分析无刷直流电动机工作的基本原理和无刷直流电动机的数学模型，建立了基于Simulink的动态仿真模型。通过对无位置传感器无刷直流电动机转子位置检测算法的分析和磁链与转子位置的相应关系的分析，本文使用磁链关系函数判断转子位置的算法，并基于Simulink建立了算法模型进行仿真分析验证，从仿真得到的结果可知，此位置检测算法是可行的。 @@ 在文中进行了转矩脉动原因分析，并对换相转矩脉动进行补偿。在低速时采用电流滞环进行补偿，高速时采用单斩波调制方式进行补偿。通过对三段式启动方法的分析和结合本文所采用的转子位置检测算法，本文采用两步启动方式，通过仿真分析证明是可行的。分析了经典PID调节算法和专家PID调节算法。对传统PID控制中出现的问题，本文把变参数PID调节算法应用到无位置传感器无刷直流电动机控制上。并建立了仿真模型，进行仿真分析。从仿真分析的结果可知其控制性能优于传统的PID调节算法。 @@ 文中介绍了TMS320LF2407A芯片和IR2130功率集成驱动器的结构和特点。在系统硬件设计中以TMS320LF2407A芯片为核心，设计了控制系统电路、功率驱动电路、电流电压检测电路、功率管过电压保护电路、启动限流电路、转速调节电路。 @@ 在系统软件设计中，主要实现了电机的起停、转子位置计算、转速计算和转速闭环控制的功能。用DSP实现脉冲调制输出和信号采样。 @@关键词：无位置传感器；无刷直流电动机；间接位置检测；磁链关系函数
上传时间： 2013-04-24
上传用户：水瓶kmoon5
