说明：包括基本的克里金(Kriging)插值法实现代码，仅实现基本方法部分，不包含扩展克里金方法克里金使用普通克里格插值在z和y位置的测量变量z，在未采样位置席，Yi。该函数需要包含变异函数所有必要信息的变量vstruct。vstruct是函数变差函数拟合的第四个输出参数。这是一个基本的，但易于使用的函数...

克里金-matlab kriging 克里金方法 kriging-matlab matlab克里金

说明：写了一个简单的差分进化算法，和遗传算法一样的搜索算法，其性能优于遗传算法。源代码简单易懂，适用于初学该算法。

matlab 差分 算法 实现

说明：应用背景小波神经网络采用传统BP算法，存在收敛速度慢和易陷入局部极小值两个突出弱点。本文建立了基于遗传算法的小波神经网络股票预测模型GA-WNN。该模型结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部特性。运用MATLAB对拟合和预测过程进行仿真。结果表明，该模型能有效地提高预测精度，...

matlab 算法 神经网络 遗传 优化

说明：蚁群算法是一种寻找最优路径的算法，该算法基于蚂蚁搜索食物的行为。

算法 优化 蚁群

说明：遗传算法（GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算...

matlab 算法 运行 遗传 优化 求解

说明：抽象-分割是根据大小、 颜色、 纹理、 强度、 区域、 灰度级图像的分裂的过程。有几种算法的图像分割，但这些只是一般的图像，不像磁共振图像 （MRI） 的医疗图像。在医学领域中它是很难分析脑 MRI 图像，所以该图像的分割方法是非常重要的所以在本白皮书中我们实施了一种新的蚂蚁蚁群优化算法 (ACO)...

matlab 分割 算法 图像 基于 蚁群

说明：在计算机科学中，差分进化 （DE） 是质量的一种反复试着提高某项措施是质量的候选人解决优化问题的方法。这种方法通常被称为元启发式方法，如他们做很少或没有假设正在优化的问题，也可以搜索候选解的很大空间。然而，如 DE 元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。

matlab 差分 算法

说明：在过去的几年中，几种方法已经被开发用于结构的优化设计。不过，由于其演算基于自然他们中的大多数，把该问题作为连续的搜索空间中，当它真的是离散的。这导致不切实际的解决方案和复杂的过程，因此，它们没有在使用业，它仍然倾向于依赖于更传统的迭代法。本文提出了利用遗传算法用于此任务。所获得的结果显示了如何好这种...

c# 算法 遗传 优化 采用 离散 桁架

说明：粒子群算法在离散优化领域的应用比较少见，为了将粒子群算法应用在QoS路由领域，而又不偏离粒子群算法的基本思想，定义并设计了一种“⊕算子”，并且设计了一种 “随机游动算子”，将基于路径的变异算子引入算法，增强算法的全局搜索能力。

matlab 算法 源代码 qos 路由 粒子 问题

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，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征