说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，分数阶傅里叶变换计算方面,包含优化类的几个简单示例程序，利用自然梯度算法，包括四元数的各种计算,有循环检测，周期性检测。

说明：是机器学习的例程，用于建立主成分分析模型，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,脉冲响应的相关分析算法并检验，利用自然梯度算法，在MATLAB中求图像纹理特征，包含优化类的几个简单示例程序。

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说明：应用背景本代码是基于与人工蜂群的数据聚类算法。该代码提供了比K-均值算法更准确的结果。关键技术人工蜂群优化（ABCO）是自然的启发启发式优化方法，这是类似于在自然界寻找食物的方式的蜜蜂，以及优化算法搜索最佳的组合优化问题。 ；通过建模的分区问题作为一个一个优化问题，该聚类算法。

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化，对每个个体计算适应度，生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件，则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异，生成子代，然后用子代取代父代，再生成下一个子代。循环执行这一过程，直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...

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说明：和声搜索算法是新近问世的一种启发式全局搜索算法，在许多组合优化问题中得到了成功应用。在有关问题上展示了较遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索更好的性能。在音乐演奏中，乐师们凭借自己的记忆，通过反复调整乐队中各乐器的音调，最终达到一个美妙的和声状态。Z.W.Geem等受这一现象启发，提出了和声搜索算法（H...

matlab 算法 程序 和声

说明：应用背景该文根据目标在空间的稀疏性，提出了接收端的基于压缩感知理论的自适应数字波束形成算法。在阵元稀布的情况下，用压缩感知的压缩采样理论，恢复出缺失通道的回波信息，然后用恢复的信号做数字波束形成。该算法所形成的波束具有波束旁瓣低，指向误差小，干扰方向零陷深，而且没有栅瓣等优点，波束性能接近满阵时候的...

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说明：最优的宽带频谱感知方法框架用于标识继发性传播机会过多本文提出了一种不重叠的窄带信道。的被称为多波段遥感时间自适应的框架联合检测，提高了整体二手用户性能虽然保护主要网络和保持所需的低水平以下的有害干扰。考虑到定期的传感方案，检测问题表述为联合优化问题，以最大限度地实现聚合二级吞吐能力给出了骨料的绑定干...

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说明：应用背景和声搜索算法（HS）是相对最近的元启发式算法，优化 ；方法的灵感来自音乐的即兴创作过程中的自然现象。关键技术尽管它的成功，和声搜索算法的主要缺点是包含在其趋势 ；过早收敛由于其贪婪的选择方法。这可能 ；使和声搜索算法陷入局部最优解，而 ；由于搜索空间的有限的探索。大洪水算法 ；是一种局部搜索...

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说明：应用背景OFDM源于有效的沟通需要通过频率选择性衰落渠道。OFDM可以简单地定义为一种多载波调制（MCM）。MCM是传输速率高的é日爱数据流分解成一组平行Lowrate原则亚流和调节每一日èSE数据流到各个副载波，其中载波间隔是经过精心挑选，使每个子载波正交的子载波。它有可能安排的载体在OFDM信号...

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