说明：独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。 在诸多ICA算法中，固定点算法 (也称FastlCA)以其收敛速度快、分离效...

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说明：这篇文章建议民建联过程中的机械机器人的操作 感觉它更佳的机器人下一个操作通过使用以前的操作数据。 该进程具有迭代学习结构这样 (k + 1) th 输入到联合 执行器包括 k th 输入再加上错误增量衍生物的组成 第 k 个运动轨迹和给定所需的运动轨迹之间的区别。 到所需的运动轨迹的过程的收敛性被保...

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：一个简单的滑动模式代码在 matlab 表明通过滑动模式控制律的收敛到原点的状态。

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说明：测试函数是ZDT1，用matlab编写，实现了nsg2算法，亲测可用，nsga2算法优化ZDT2测试函数。收敛到Pareto最优前沿，对于从事这方面算法工作的初学者们有很大的帮助。可以借鉴学习下

说明：k-均值是非常敏感的初始化。一个错误的初始化可以延迟收敛或甚至错误的聚类结果。均值漂移是相当强大的初始化。通常情况下，均值漂移是运行的每一点或点的特征空间中的[ 2 ]的一致选择。同样，k-均值是敏感的异常值，但均值漂移是不是很敏感。

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说明：资源描述包括优化算法源程序及算法原理介绍。自适应协方差矩阵进化策略，一种2000年左右发展起来的新优化算法，简称CMA-ES，最近十几年得到了学术界的广泛关注，非常有应用前景。这是一种黑箱子优化算法，可以再程序末自己定义优化函数，也可以调用外部程序（如有限元等）进行计算，然后提取优化函数的解。该优化...

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说明：这是从CSDN网站中下载的程序，但是运行9节点时不收敛，且运行3节点和39节点和测试数据对不上，因此在此基础上修改了程序。这程序根据步骤分成多个子程序，分别为输入数据、进行节点优化、形成导纳阵、置初值、形成雅克比矩阵、解线性方程、求支路潮流和输出结果等。这个程序修改完后主要针对9节点。此程序的优点就...

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说明： 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中，通过相互传递各自的信息，让其他的鸟知道自己的位置，通过这样的协作，来判断自己找到的是不是最优解，同时也将最优解的信息...

说明：这是对karaboga的人工蜂群算法的简单实现。 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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