运用神经网络预测风速，并提出算法，最后作出比较，说明神经网络是预测的良好模型
上传时间： 2013-12-24
上传用户：lz4v4
基于状态监测的全数字预测倍频技术，适合做转速测量的预测算法。
上传时间： 2017-09-09
上传用户：gaome
matlab模型预测控制的仿真程序，根据自己算法适当更改就可以使用，有备注哦
标签： matlab
上传时间： 2016-04-11
上传用户：jy00927431
自己编写的免疫算法优化的遗传算法(IGA)，相比传统遗传算法加入了免疫算法中的抗体抗原记忆等思想，用来训练神经网络。此算法经过时间训练预测，模式识别等测试，效果很好。-
上传时间： 2016-07-29
上传用户：wmw0312
股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。
上传时间： 2017-05-11
上传用户：wd1314
基于量子遗传算法的函数寻优算法，适用于预测、分类等。
上传时间： 2019-12-03
上传用户：liangxiaobin
MPC预测控制算法资料
上传时间： 2020-03-26
上传用户：johnsonxjq
基于knn的职业预测用 KNN（k-nearst neighbors，KNN）作为机器学习算法中的一种非常基本的算法，其原理比较简单直接，被广泛应用于电影/音乐推荐等方面， KNN算法主要用于分类任务中，用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别，即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类，k是KNN中最基本的参数，表示任意数目的近邻，在k确定后，KNN算法还依赖于一个带标注的训练集，对没有分类的测试集中的样本进行分类，KNN确定训练集中与该新样本“距离”最近的k个训练集样本，并将新样本类别判定到这k个近邻中占比最大的那个类中。
标签： knn职业预测
上传时间： 2020-07-08
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30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码:chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法.rarchapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法.rarchapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 .rarchapter13粒子群优化算法的寻优算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器优化设计.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函数优化算法.rarchapter18鱼群算法函数寻优.rarchapter19基于模拟退火算法的TSP算法.rarchapter1遗传算法工具箱.rarchapter20基于遗传模拟退火算法的聚类算法.rarchapter21模拟退火算法工具箱及应用.rarchapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 .rarchapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法.rarchapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rarchapter25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.rarchapter26.rarchapter27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别.rarchapter28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 .rarchapter29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.rarchapter2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 .rarchapter30极限学习机的回归拟合及分类.rarchapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计.rarchapter6遗传算法工具箱详解及应用 .rarchapter7多种群遗传算法的函数优化算法.rarchapter8基于量子遗传算法的函数寻优算法 .rarchapter9基于遗传算法的多目标优化算法.rar
上传时间： 2021-11-28
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21世纪是信息快速发展的时代，随着计算机网络的应用越来越广泛，网络安全也逐渐成为人们普遍关注的课题。可以预言，今后的社会将进入全面的网络时代和信息共享时代，因此，网络安全极其重要，只有安全的网络才能保证网络生活能够有序进行、网络系统不遭破坏、信息不被窃取、网络服务不被非法中断等。为了保证计算机网络的可靠性、可用性、完整性、保密性和真实性等安全性，不仅要保证计算机网络设备安全和计算机网络系统安全，还要保护数据的安全。对数据实施安全的加密算法是保护数据安全的有效手段。AES（advanced encryption standard）是美国国家标准和技术研究所宣布采用的高级加密标准，可以预测，AES在今后很长的一段时间内将会在信息安全中扮演重要的角色，因此对AES算法实现的研究成为国内外的热点，它将会在信息安全领域得到广泛的应用。AES在实现方面具有速度快、可并行处理、对处理器的结构无特殊要求，算法设计相对简单，分组长度可以改变，而且具有很好的可扩充性。AES算法的这些特点使得选用FPGA来实现AES算法具有很好的优越性，本文就是针对AES算法的FPGA实现进行研究。本文介绍了用FPGA实现AES算法所用的开发工具、开发语言和所选用的芯片，还具体介绍了AES算法的硬件实现方式，在此基础上，着重阐述了AES算法FPGA实现的总体设计框图，并对各个部分的设计分别给与介绍，给出了实现加密解密的时序仿真和设计结果。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：shjgzh
