搜索结果
找到约 8,377 项符合
参数优化 的查询结果
按分类筛选
- 全部分类
- 学术论文 (74)
- 人工智能/神经网络 (46)
- 技术资料 (42)
- matlab例程 (27)
- 数值算法/人工智能 (9)
- 文章/文档 (7)
- 数学计算 (7)
- 模拟电子 (6)
- 单片机编程 (6)
- 电源技术 (5)
- 无线通信 (5)
- 技术书籍 (4)
- 通信网络 (4)
- 其他 (4)
- 测试测量 (3)
- 软件设计/软件工程 (3)
- 系统设计方案 (3)
- 单片机开发 (3)
- 论文 (3)
- 行业应用文档 (2)
- 工控技术 (2)
- 中间件编程 (2)
- 源码 (2)
- 经验 (2)
- VIP专区 (2)
- autocad教程 (1)
- DSP编程 (1)
- 传感与控制 (1)
- 嵌入式综合 (1)
- 可编程逻辑 (1)
- 电子元器件应用 (1)
- 文件格式 (1)
- 家庭/个人应用 (1)
- 电子书籍 (1)
- 通讯编程文档 (1)
- 嵌入式/单片机编程 (1)
- 人物传记/成功经验 (1)
- 生物技术 (1)
- 磁盘编程 (1)
- 数据结构 (1)
- 压缩解压 (1)
- 通讯/手机编程 (1)
- 软件工程 (1)
- Delphi控件源码 (1)
- 编译器/解释器 (1)
- 多国语言处理 (1)
- VHDL/FPGA/Verilog (1)
- Oracle数据库 (1)
- 并行计算 (1)
- Java编程 (1)
- 手机WAP编程 (1)
- 书籍源码 (1)
- 编辑器/阅读器 (1)
- 能源行业(电力石油煤炭) (1)
- 仿真技术 (1)
- 其他文档 (1)
- 其他书籍 (1)
- 书籍 (1)
- 精品软件 (1)
Internet/网络编程 /** * 动态数组的模板类 * 1.支持字符索引 * 2.方便的添加删除修改任意一项 * 最后更新 2004-8-9 yzh **1.优化了字符索引的运作方式
/**
* 动态数组的模板类
* 1.支持字符索引
* 2.方便的添加删除修改任意一项
* 最后更新 2004-8-9 yzh
**1.优化了字符索引的运作方式,使用数组存储
**2.重写了底层数据的存储,将连续性的存储方式改为了非连续,
*** 从而很好有效地支持了“引用”,并且让数据的删除增加变的更为快速
* 用法如:
* YCArray<int,int> test
* ...
人工智能/神经网络 粒子群优化算法介绍,PSO(Particle Swarm Optimization)
粒子群优化算法介绍,PSO(Particle Swarm Optimization)
matlab例程 matlab 非线性回归算法 是对现有数据系列进行参数拟合的程序
matlab 非线性回归算法 是对现有数据系列进行参数拟合的程序
通讯编程文档 分布式存储系统中文件传输优化的设计与实现
分布式存储系统中文件传输优化的设计与实现
数值算法/人工智能 用Burg算法估计AR模型参数
用Burg算法估计AR模型参数,进而实现功率谱估计.
形参说明:
x——双精度实型一维数组,长度为n,存放随机序列。
n--整型变量,随机序列的长度。
p--整型变量,AR模型的阶数。
a--双精度实型一维数组,长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。
v--双精度实型指针,它指向预测误差功率,即AR模型激励白噪声的方差。 ...
人工智能/神经网络 这是一个柔性加工车间的优化调度的遗传算法
这是一个柔性加工车间的优化调度的遗传算法,算法应用矩阵编码的方式,实现优化求解,欢迎与作者联系其他算法linxk333@yahoo.com.cn
人工智能/神经网络 一种新的优化算法-粒子群算法,优化函数,速度较快,希望大家可以借鉴.
一种新的优化算法-粒子群算法,优化函数,速度较快,希望大家可以借鉴.
人工智能/神经网络 一个非常好的遗传算法参考程序,可以优化带约束条件的函数.
一个非常好的遗传算法参考程序,可以优化带约束条件的函数.
人工智能/神经网络 人工神经网络bp 算法是用于数学建模Alife.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world GA_nn.c 基于遗传算法优化神经网络结构源程序,输入数据文件sample Patma
人工神经网络bp 算法是用于数学建模Alife.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world GA_nn.c 基于遗传算法优化神经网络结构源程序,输入数据文件sample Patmat.c 基于遗传算法提取基元图形源序
人工智能/神经网络 本文在VC++环境下用演化算法实现了非线性参数回归
本文在VC++环境下用演化算法实现了非线性参数回归,实验结果表明,用此方法能够很好的实现非线性参数回归。