说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

matlab 神经网络 bp pso 优化

说明：应用背景低能量自适应聚类层次（“浸”） ；是一个 ；基于TDMA的MAC  ； ；协议是一个简单的聚类和路由协议集成在 ；无线传感器网络（WSN） 。LEACH协议的目标是降低能耗的要求创建和维护集群以提高无线传感器网络的生存时间。关键技术LEACH是一种分层协议中，大部分节点发送到簇头，和簇头聚合...

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说明：应用背景能量最小化的优化方法。它可以应用于图像分割、图像恢复和图像拼接，等，如果目标函数的设置是正确的。关键技术图割的能量最小化问题。它的能量函数最小化通过制定作为一个图模型，然后得到一个最小割。许多视觉法无法解决的问题。

c++ matlab 切割

说明：应用背景关键技术噪声，滤波，归一化，相关，模式匹配，噪声去除，将研究设计一个自适应的可扩展的系统，在该系统中，可以自动调整大小的请求的大小。在这种方式中，系统可以使用少量的奴隶，以节省计算资源时，输入

matlab 模式 匹配

说明：应用背景主要针对图像分割的谱聚类算法，能够快速有效地实现常用图形的聚类分析。结合区域颜色信息和位置信息重新构造的权值矩阵，用于彩色图像分割。关键技术Ncut谱聚类算法、Ncut 方法把整幅图像看作一幅带权无向图 ,图像 中每一个像素对应了图中的一个节点 ,边上的权值代 表像素之间的近似关系 。

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说明：应用背景这是一个通知，确认该应用程序关键技术在点对点系统，预编码是指多个数据流从发射天线与独立和适当的权重使得链路吞吐量最大化释放

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说明：应用背景这是应用程序为您的家庭或办公室装修，你可以把这个地方。关键技术这背后的C代码，Keil和ISIS你可以很容易地做这项目和享受看 ；

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说明：智能天线基于数字信号处理算法。智能天线系统成为能够定位和跟踪的信号两个： 用户和波束和动态适应天线方向图来提高在招待会感兴趣的信号方向与最小化干扰信号不感兴趣的方向。智能天线系统的性能大大取决于数字信号处理效率算法在自适应天线阵的智能天线，找到所需的信号，各种方向的到来使用 （DOA） 估计算法。D...

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说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

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说明：应用背景对于学习DMC动态矩阵算法有学习借鉴的价值，案例的系统模型是一个高阶传递函数，可自行更改，本人亲自调试，没有错误，应用与算法学习关键技术对于预测控制部分的动态矩阵控制的学习，很有帮助，其中程序的公式部分跟一般的普遍公式不同，我还不知道为什么这样

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