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遗传算法优化bp神经网络
遗传算法（ Genetic Algorithms）是 1962 年由美国 Michigan 大学 Holland 教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法 。 它把自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引人优化参数形成的编码串联群体中 ，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择 、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度差 的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样反复循环，直至满足条件 。 -
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基于模拟退火的粒子群算法
基于模拟退火的粒子群优化算法，其基本思想是在小范围内随机扰动生成一个新位置，并计算新旧位置的适应值，按照模拟退火算法的Metropolis接受准则，接受一个新位置作为最优位置。试算结果表明，该方法显著改善了优化的效果，并加快了算法的收敛速度，提高了反演效率。 -
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粒子群优化bp神经网络在锅炉燃烧优化中的应用
实现了粒子群优化bp神经网络在锅炉燃烧优化中的应用，有详细的代码解释，仿真图例，运行时将程序名改为程序内的function命，运行即可 -
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matlab代码实现LibSVM工具箱
LibSVM工具箱，在matlab环境下实现，完整的与VC接口！更多访问个人主页：http://huangbo929.blog.edu.cn -
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TSVM孪生支持向量机Twin support vector machine
孪生支持向量机（Twin support vector machine，TWSVM、TSVM)是SVM的一种变形算法。该TWSVM用于二分类，适合初学者有。 -
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