说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，使用拉亚普诺夫指数的公式，数据模型归一化，模态振动，供做算法研究人员参考，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，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：基于线性规划的凸优化求解L1范数问题，获得稀疏解。包含几种求解方法，适用于不同类型。算法简单明了，便于理解，是一套很实用的求解工具箱。

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说明：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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说明：这提出了确定最优无线电传输参数的遗传算法驱动的认知无线电决策引擎。在过去几年，在无线通信中的快速革命已增加无线电频谱的需求，履行的服务质量 (QoS) 要求的无线应用，导致频谱的挤迫情况。为了解决拥挤问题的谱，认知无线电 （CR） 已成为领先的技术因为它可以智能地感觉未使用的频谱而无需创建对授权用户...

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说明：通过遗传算法优化控制量计算卫星变轨过程中的控制量使其满足终端约束和飞行过程约束，所有化的包括初始状态发射窗口和过程动态优化，性能指标是耗能最少

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说明：简单的PSO算法例程，基于多个测试函数。粒子群优化算法通过选择合适的游程员百分比来优化具有多个局部极小值的多峰函数。在这种情况下，搜索代理具有较快的收敛速度并收敛到全局最优解。

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说明：陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。

最优化问题求解 压缩感知 稀疏信号 和图像处理

说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

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说明：自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。

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说明：在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法和粒子群算法，并对遗传算法和粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。

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