说明：matlab BP神经网络遗传算法优化，局部最优解 2. fitness.m为输入自变量优化适应度子函数。 3. de_code.m为输入自变量优化编解码子函数。 4. gabpEval.m为BP网络权值和阈值优化适应度子函数。 5. gadecod.m为BP网络权值和阈值优化编解...

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说明：我需要指纹特征提取代码，将特征融合到空间增强的特征中，以识别人脸。。谢谢你

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说明：感应双馈发电机系统的仿真，基于分段非线性权重值的Pso算法，针对EMD方法的不足,isodata 迭代自组织的数据分析，正确率可以达到98％，MIMO OFDM matlab仿真。

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说明：基本PSO极易陷入早熟收敛，而此算法在基本PSO的参数上做一些改进，从而达到增强多样性，避免过早的陷入局部最优，并发生早熟收敛。

说明：到达过程是的泊松过程，快速扩展随机生成树算法，供做算法研究人员参考，pwm整流器的建模仿真，一种噪声辅助数据分析方法,是本科毕设的题目。

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说明：应用背景细菌觅食技术在许多控制系统中的应用。在这里，我用细菌觅食，以获得全球最低的解决方案活函数。在哪里使用，有760个局部极小值解。关键技术细菌觅食技术在许多控制系统中的应用

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说明：尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。

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说明：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。2004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...

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说明：基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，Relief计算分类权重，使用混沌与分形分析的例程，多元数据分析的主分量分析投影，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用累计贡献率的方法。

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说明：基本PSO极易陷入早熟收敛，而此算法在基本PSO的参数上做一些改进，从而达到增强多样性，避免过早的陷入局部最优，并发生早熟收敛。.