搜索结果
找到约 85 项符合
启发式 的查询结果
按分类筛选
单片机编程 深入浅出AVR单片机--从ATMega48/88/168开始
深入浅出AVR单片机思路清晰，以AVR单片机为载体，介绍了初学单片机所必须掌握的专业知识。书中语言严谨但不乏幽默风趣，配以大量的照片、图示和实例程序，使读者在愉悦中完成专业知识的学习，并培养了学习嵌入式系统的兴趣。本书在讲述AVR单片机的同时，更注重于对读者学习和设计能力的启发、培养，帮助他们养成“从实践中 ...
技术书籍 深入浅出AVR_江海波
本书讲述浅显、内容丰富、编排合理、实例详尽。首先介绍了如何阅读器件资料的方法，然后熟悉iccavr集成开发环境并搭建实验开发装置，接着从实际应用出发，启发式地介绍avr单片机的常用资源和对应软件方法，最后较为全面地补充了从事嵌入式系统开发要扩展的软件知识。
...
测试测量 ACPSO-SVR结合的非线性建模预测算法
提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化 ...
软件工程 R 树
R 树， 存取方式的当中最普遍的的用长方形， 是根据区域的启发式优化围绕的长方形在各个内在结点通过运行在一张规范化的试验平台下高度变化的数据， 询问和操作众多的实验， 我们能设计合并联合的优化的R* 树区域， 各个附寄的长方形边际和交叠在目录使用我们规范化的试验床在详尽表现比较，它结果R* 树清楚地胜过现有的R ...
人工智能/神经网络 这是一个贪心算法的c程序。贪心算法（也叫贪婪算法）不是某种特定的算法
这是一个贪心算法的c程序。贪心算法（也叫贪婪算法）不是某种特定的算法，而是一类抽象的算法，或者说只是一种思想，它的具体表现在，对解空间进行搜索时，不是机械地搜索，而是对局部进行择优选取，贪心算法的目的不是为了找到全部解，也当然找不出最优解，而只是找出一种可行解，这样就会得到惊人的高效性。因此，贪心算 ...
人工智能/神经网络 模拟退火算法来源于固体退火原理
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量， ...
人工智能/神经网络 模拟退火算法来源于固体退火原理
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量， ...
人工智能/神经网络 模拟退火算法来源于固体退火原理
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量， ...
人工智能/神经网络 10。《用于最优化的计算智能》
10。《用于最优化的计算智能》，Nirwan Ansali，Edwin Hou着，李军，边肇棋译 清华大学出版社 1999年第一版
本书从讨论组合优化中的基本问题——NP问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上， ...
人工智能/神经网络 开发环境:Matlab 简要说明:动量-自适应学习调整算法。在实际应用中
开发环境:Matlab
简要说明:动量-自适应学习调整算法。在实际应用中，原始的BP算法很难胜任，因此出现了很多的改进算法。BP算法的改进主要有两种途径，一种是采用启发式学习方法，另一种则是采用更有效的优化算法。本例采用动量BP算法，来实现对网络的训练过程，动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性，有效地抑制网 ...