说明：萤火虫算法。。初级的。。供大家学习参考。。英国剑桥大学X.S. Yang博士对萤火虫的发光行为进行抽象，于2007年提出了萤火虫算法，该算法是一种新的元启发式群智能算法。

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，使用大量的有限元法求解偏微分方程，匹配追踪和正交匹配追踪，采用波束成形技术的BER计算，使用matlab实现智能预测控制算法，用MATLAB实现的压缩传感，脉冲响应的相关分析算法并检验。

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说明：自己写的一些代码，包括对图像的预处理，以及binary经典算法，和一些自己改进的算法的代码。自己的算法因得到的效果不错已发表。rgb2bayer: 转换到bayer格式border：处理图像边缘像素点method1-4：不同的去马赛克算法的实现cpsnr：峰值信噪比的公式实现

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说明：聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。 模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数，在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数 本例利用C++实现FCM模糊C均值聚...

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说明：用蚁群算法实现图像边缘检测蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中...

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说明：应用背景该算法用于求解大型稀疏方程组的一种迭代程序，具有较好的收敛性，当方程组过大时该方法的迭代时间比较长，这是该方法的一个不足之处，但总的说来，该方法极大地改进了我们求解线性方程组的运算。有较好的贴切的答案。关键技术该算法用于求解大型稀疏方程组的一种迭代程序，具有较好的收敛性，当方程组过大时该方法...

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说明：TSP问题是一个典型的组合优化问题，也是一个NP难题，一般很难精确地求出其最优解，因而找出有效的近似解算法具有重要意义。本文针对基本遗传算法在解决TSP问题是所存在的收敛速度慢，容易“早熟”问题，提出了一种改进的交叉算子和基于种群相似度的更新策略。改进的交叉算子是通过先比较两个城市间距离再进行的交换...

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说明：该优化算法的灵感来自鸟家庭，叫做杜鹃的生活。 特别这些鸟蛋铺设和育种及其特征的生活方式已经基本动机为发展这种新的进化优化算法。 类似于其他进化的方法，杜鹃优化算法 （COA） 开头的初始种群。 杜鹃的人口，在不同的社会中，是在两种类型： 成熟的杜鹃和鸡蛋。 努力生存之间杜鹃构成杜鹃优化算法的基础。 ...

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说明：应用背景背景：当前单一的SVM识别精度不高，本程序用遗传算法优化支持向量机算法，提高了它的精度和准确率。关键技术GA SVM 最优化算法  提高识别精度和预测度                 

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说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。这种算法具有很好的收敛性，作为一种启发式智能算法，在优化中得到了广泛的使用。此文件提供了基于灰色理论的粒子群算法。

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