粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析 完整代码：粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/down...
MATLAB实现禁忌搜索算法优化柔性车间调度fjsp
禁忌搜索算法的流程可以归纳为以下几个步骤： 初始化： 利用贪婪算法或其他局部搜索算法生成一个初始解。清空禁忌表。设置禁忌长度（即禁忌表中禁止操作的期限）。邻域搜索产生候选解： 通过特定的搜索算子（如relocation、exchange、2-opt等）对当前解进行变换，产生一系列候选解。计算每个候选解的评价函数值（通常是目标函数值），以此衡量解的优劣。选择最好的候选解： 从所有候选解中选出评价函数值最...
【备战算法岗】—— 控制模块复习（持续更新！！！）
（2）控制基础 时间域 频率域 离散域（z变换） 频域、时域、离散域是可以相互转换的；时间函数相对比较常用，Google或百度搜索拉氏变换应该就用了 2 仿真软件的使用 CARLA 3 常见规划控制算法 3.1 横向控制算法对比 （1）是否转弯内切（2）鲁棒性（3）对路径的要求（4）适用场景 LQR vs MPC 3.2 控制算法概述 （1）PID PID：调试比例增益、积分增益、微分增益来达到想要...
广东首个大模型和算法创新服务中心在深圳前海揭牌
推动大模型技术合规化规模化应用讯 记者李晓旭报道：4月17日，“深圳（前海）大模型和算法创新服务中心”正式揭牌。该中心围绕大模型和算法备案，向粤港澳大湾区企业提供备案咨询、辅导培训和预测试等服务，帮助企业快速推进大模型与算法的研发和上市，有力推动大模型技术的合规化、规模化应用。同时，该中心将充分整合深圳“数、算、网”优质资源，为企业提供数据流通交易、数据跨境指导、算力资源调度、高速网络服务以及奖补资金...
模板方法模式：定义算法骨架的设计策略
在软件开发中，模板方法模式是一种行为型设计模式，它在父类中定义一个操作的算法框架，允许子类在不改变算法结构的情况下重定义算法的某些步骤。这种模式是基于继承的基本原则，通过抽象类达到代码复用的目的。本文将详细介绍模板方法模式的定义、实现、应用场景以及优缺点。 1. 模板方法模式的定义 模板方法模式（Template Method Pattern）允许子类在不改变算法结构的前提下重新定义算法中的某些步骤...
Matlab-AMF算法(自适应中值滤波Adaptive Median Filtering)
明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处 实现原理 AMF（Adaptive Median Filter，自适应中值滤波）是一种用于图像处理和信号处理的滤波算法，其目的是在保持图像细节的同时去除噪声。它是基于中值滤波的一种改进，可以根据局部像素的灰度值特征自适应地调整滤波器的大小和形状。 AMF算法的主要思想是根据像素邻域的特征动态调整滤波器的...
聚类算法的学习
聚类算法是一种无监督学习算法，其核心原理是通过计算数据点之间的相似度或距离，将相似度较高的数据点归为同一类别，使得同一类别内的数据点相似度尽可能高，不同类别之间的数据点相似度尽可能低。聚类算法主要基于以下两个关键概念： 相似度度量：用于计算数据点之间的相似度或距离。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。这些度量方法可以根据数据的特性和应用场景进行选择。簇划分准则：用于评估聚类结...
通过matlab分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 粒子群优化算法 (PSO) 4.2 反向学习粒子群优化算法 (OPSO) 4.3 多策略改进反向学习粒子群优化算法 (MSO-PSO) 5.完整程序 1.程序功能描述 分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法.对比其优化收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2...
基于有序抖动块截断编码的水印嵌入和提取算法matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 噪声测试 旋转测试 压缩测试 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 .....................................................................................DA...
机器学习——模型融合：Boosting算法
机器学习——模型融合：Boosting算法 1. Boosting核心思想 Boosting算法是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个弱学习器（即准确率略高于随机猜测的学习器）来构建一个强学习器（即准确率较高的学习器）。在Boosting中，每个弱学习器都在之前学习器的基础上进行训练，以弥补前一个模型的不足，最终形成一个具有较强泛化能力的模型。 2. 基本流程 Boosting算法的基本流程如...