代码搜索：参数辨识
找到约 10,000 项符合「参数辨识」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/287873/8663743
m ant_colony_system.m
%初始化
clear;
Alpha=1; %信息素重要程度的参数
Beta=5; %启发式因子重要程度的参数
Rho=0.95; %信息素蒸发系数
NC_max=200; %最大迭代次数
Q=100; %信息素增加强度系数
CityNum=30; %问题的规模（城市个数）
[dislist,Clist]=tsp(CityNum);
m=CityNum; %蚂蚁个数
Et
www.eeworm.com/read/430499/8741340
m wh_test.m
function [y,p,Parameter_Sum_All] = wh_test(Parameter_Sum)%功能：随机从总参数中选取Parameter_Sum个参数（相当于模拟的邻域），并返回将J(x)和对应的组合数（例：1，2，5）
% disp(nargchk(0,0,nargin))
disp(nargoutchk(0,5,nargout))
%))))))))))))))))
www.eeworm.com/read/430499/8741355
m wh_test_44.m
function [y,p,Parameter_Sum_All] = wh_test(Parameter_Sum)%功能：随机从总参数中选取Parameter_Sum个参数（相当于模拟的邻域），并返回将J(x)和对应的组合数（例：1，2，5）
% disp(nargchk(0,0,nargin))
disp(nargoutchk(0,5,nargout))
%))))))))))))))))
www.eeworm.com/read/430023/8772358
m acatsp1.m
function ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
% m表示蚂蚁个数；%Alpha 表征信息素重要程度的参数 %Beta 表征启发式因子重要程度的参数
%Rho 信息素蒸发系数 %NC_max表示最大迭代次数 %Q表示信息素增加强度系数
%%%-----------------------变量初始化---------------------------
www.eeworm.com/read/428810/8839590
txt matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解.txt
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解2007/06/02 23:51核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数
【输出参数】
pop--生成的初始种群
【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的
www.eeworm.com/read/284985/8879639
m normalize_1.m
function [sig_output,mean_sig,w] = normalize_1(sig_input)
% 信号归一化到均值为 0,方差为 1
% [sig_output] = normalize_sig(sig_input)
% 输入参数：sig_input 输入信号(可以批处理)
% 输出参数：sig_output 标准化的信号
[rows,cols] = siz
www.eeworm.com/read/284985/8879654
m normalize_1.m
function [sig_output,mean_sig,w] = normalize_1(sig_input)
% 信号归一化到均值为 0,方差为 1
% [sig_output] = normalize_sig(sig_input)
% 输入参数：sig_input 输入信号(可以批处理)
% 输出参数：sig_output 标准化的信号
[rows,cols] = siz
www.eeworm.com/read/284985/8879743
m normalize_1.m
function [sig_output] = normalize_1(sig_input)
% 信号归一化到均值为 0,振幅为 1
% [sig_output] = normalize_sig(sig_input)
% 输入参数：sig_input 输入信号(可以批处理)
% 输出参数：sig_output 标准化的信号
[rows,cols] = size(sig_input
www.eeworm.com/read/284781/8899432
m 例程15-1.m
% 对于H = 0.3和H = 0.7，产生FBM
% 初始化randn发生器
randn('state',1)
% 设置参数H和采样长度
H = 0.3; lg = 1000;
% 产生并画出基于小波的FBM，H = 0.3
subplot(211)
fBm03 = wfbm(H,lg,'plot');
% 重设randn发生器和参数H
randn('state',1); H
www.eeworm.com/read/384096/8900093
m normalize_1.m
function [sig_output,mean_sig,w] = normalize_1(sig_input)
% 信号归一化到均值为 0,方差为 1
% [sig_output] = normalize_sig(sig_input)
% 输入参数：sig_input 输入信号(可以批处理)
% 输出参数：sig_output 标准化的信号
[rows,cols] = siz