说明：自适应权重的粒子群算法，实现复杂问题的有效求解。

自适应PSO PSO APSO 改进 pso-自适应

说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，计算两个矩阵之间的欧氏距离，主要为数据分析和统计，意信号卷积的运算,并且绘制图象，调试通过可以使用，从先验概率中采样，计算权重。

matlab 算法 源代码 遗传 修改 好用 调度 车间

说明：我们在取样风格相适应的块为基础的压缩感知（BCS），以及投影驱动的Landweber迭代硬阈值化以重建视频，同时维纳滤波器（SPL）被用于在迭代过程，以减少噪音和块伪影。此外，从与运动估计和补偿在双方向所产生的残余结合重建被施加以改善重建品质。此外，加权矩阵采用变换域进一步优化。

matlab 重建 视频 压缩 基于 数据 传感

说明：层次分析法方面的文献资料

层次分析法

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显...

matlab MATLABoptimization

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极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

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极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：基本粒子群优化算法和改进粒子群优化算法程序，包括：用基本粒子群算法求解无约束优化问题，用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题，用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子同步变化的粒子群优化算...

说明：权重改进的粒子群算法（线性递减权重法），让惯性权重从最大值线性减小到最小值