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资源下载 > 智能算法
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极限学习机ELM
极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。 -
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多目标Pareto最优解搜索算法
多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II)是目前应用较为广泛的一种多目标算法。本案例将对MATLAB自带的改进的NSGA-II进行讲解，并举例说明其应用。 -
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PID控制已经广泛的用于工业生产
PID控制已经广泛的用于工业生产，但是对于PID参数的获得一直是该控制的难点。本例子为对PID控制有兴趣的人提供一种参考，该PID控制采用遗传算法。 -
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BP神经网络的数字图像识别采用引进动量项和变步长法的改进型BP网络train
基于BP神经网络的数字图像识别采用引进动量项和变步长法的改进型BP网络train.m 训练shibie.m 识别actfun.m 激活函数image.rar 图像库 -
基于块划分特征提取的图像分类，
本程包括：论文SVM 用于基于块划分特征提取的图像分类，和相应的matlab实现其中图像划分以及特征提取、聚类均利用matlab6.5完成。 -
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