说明:《人工智能的未来》(美)
深度学习
说明:人工蜂群算法的基本程序,可以在此的基础上修改。人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法,是集群智能思想的一个具体应用,它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息,只需要对问题进行优劣的比较,通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,有着较快的收敛速度
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说明:这个压缩包内容是人工神经网络课上 老师给的几个人工神经网络 的小例子。一共有三个例子,每个例子里面有不同的程序,仅供参考,不是专业搞人工神经网络的,不过肯定都能运行
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说明:基本的人工蜂群算法,通过多个优化函数测试,在非限制性问题的函数优化问题上,人工蜂群算法比常见的启发式算法具有更优越的性能。人工蜂群算法简单易于实现可以提高处理问题的有效性。算法使用较少的参数控制,鲁棒性强。
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说明:人工神经网络练习实例,可用于初学人工神经网络的同学,实例都比较简单。
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说明:用人工势场算法结合模糊控制算法的路径规划。
人工势场算法结合FUZZY路径规划 路径规划 人工势场 Fuzzy-Control 模糊人工势场
说明:关于模糊人工势场的一篇外文文献,感觉很有意义
人工模糊 fuzzy-path-planning 人工势场模糊 人工势场 模糊势场
说明:改进人工势场避障程序,用于移动机器人轨迹规划。
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说明:麻省理工学院的人工智能工具箱,很珍贵,希望对大家有用!
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说明:这是改进的人工势场法可以用于机器人避障,希望对你的学习有所帮助。
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