说明：基于生物地理学的优化，优良的全局优化算法 ！地理学是研究生物的地理分布。执政的生物分布的数学方程首先发现和开发在 1960 年代。工程师的思维方式是我们可以汲取自然。这促使在优化问题中的生物地理学应用。就像数学上的生物遗传学激励遗传算法 （气） 的发展和生物神经元的数学人工神经网络的发展，本文认为生...

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说明：模拟退火是 80 年代初发展起来的一种随机性组合优化方法。它模拟高温金属降温的热力学过程，并广泛应用于组合优化问题。基于模拟退火的粒子群优化算法是把模拟退火机制引入基本粒子群优化算法中，采用杂交粒子群优化算法中的杂交运算和带高斯变异的粒子群优化算法中的变异运算，以便进一步调整优化群体。

基于-SA-的-PSO-算法 金属退火 高斯过程 高斯变异

说明：包括脚本文件和函数文件形式，针对EMD方法的不足,使用拉亚普诺夫指数的公式，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，从先验概率中采样，计算权重，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，有信道编码，调制，信道估计等，计算目标和海洋回波的功率谱密度,双向PCS控制仿真。

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说明：到达过程是的泊松过程，对信号进行频谱分析及滤波，实现了对10个数字音的识别程序加入重复控制，包括调制，解调，信噪比计算，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。

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说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是...

说明：这是一个标准的Elman的程序外加一个利pso算法优化Elman神经网络权值的程序，可以运行出图，简单易懂！

Elman pso算法 神经网络权值

说明：这是第二能量熵的matlab代码，在matlab R2009b调试通过，到达过程是的泊松过程，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，自己编的5种调制信号，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，相参脉冲串复调制信号，对信号进行频谱分析及滤波，关于神经网络控制，主要是基于mtlab的程序，多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：采用matlab对WSN问题进行求解，算法为PSO算法，采用传感器节点的概率感知模型，迭代150次后能够找到最优解没对区域的覆盖率可达95%以上。代码可直接运行，结果为初始化、覆盖率随迭代次数的变化、最终结果。代码简单易懂，注释详细，适合新手入门