说明：BP算法实现异或问题，采用S型函数的前向多层神经网络及其逆推学习算法

Backstepping-Neural matlab-bp-神经网络 bp-异或问题 异或问题 神经网络-matlab

说明：matlab语言编写的基于BP神经网络的异或问题分类

BP--分类--matlab XOR_bp.m XOR-bp XOR--LFSR neural-xor

说明：在matlab环境下，利用bp神经网络实现异或分类问题

BP分类 异或-BP IOCP neural-network-xor bp-xor

说明：粒子群算法，用于聚类.粒子群在迭代进行的过程中有可能出现早熟收敛 的问题而陷入局部最优解,因此文中在 PSO 算法部 分,设置两个变量对每个粒子和粒子群的状态进行实 时地监控,以便当检测到粒子或粒子群出现早熟收敛 现象时,能及时地对其进行变异操作,增加粒子的多样 性,使其跳出局部极值的束缚,在多维解...

粒子群算 粒子群算迭代 早熟收敛

说明： 请用多层感知器（MLP）神经网络误差反向传播（BP）算法实现异或问题，并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S型Logistic函数。

matlab 数字 信号 作业 现代

说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

遗传机器人 遗传算法-路径 遗传栅格 遗传蚁群-路径 路径-规划

说明：应用背景现代的以网络为中心的操作涉及到大量的代理商，不同能力的相互作用，共同执行任务。这些任务包括执行多个不同的任务，如进行侦察，监视，目标分类，和救援行动。在异质小组，一些专门代理更适合处理某些类型的任务比其他人。例如，配备视频无人机可用于执行搜索，监视和侦察任务，操作员可用于分类任务，地面团队可...

matlab 算法 基于 分裂

说明：应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化，对每个个体计算适应度，生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件，则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异，生成子代，然后用子代取代父代，再生成下一个子代。循环执行这一过程，直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...

matlab

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

matlab 估计 密度 变量

说明：背包问题的遗传算法求解。它具有交叉、变异、生存选择等功能。首先，我们有一些基因或个体，通过遗传算法的迭代，选择最能解决问题的染色体。每个人都是我们问题的解决方案。适应度函数用于描述染色体相对于其他染色体的优度。