## 基本PSO的改进 虽然粒子群在求解优化函数时,表现了较好的寻优能力:通过迭代寻优计算,能够迅速找到近似解:但基本的PSO容易陷入局部最优,导致结果误差较大. 两个方面:1.将各种先进理论引入到PSO算法,研究各种改进和PSO算法:(混沌技术,神经网络技术,自适应技术)2.将PSO算法和其它智能优化算法相结合,研究各种混合优化算法,达到取长补短.改善算法某方面性能的效果. 近时期粒子群改进策略主要体现的方面:1.PSO算法的惯性权重模型,通过惯性权重的引入,提高了算法的全局搜索能力:2.带邻

[Adobe Photoshop 简介] Photoshop CC 2019 for Mac 破解版专为所有设计人员而设计.从海报到包装,从普通的横幅到绚丽的网站,从令人难忘的徽标到吸引眼球的图标,Photoshop 在不断推动创意世界向前发展.利用直观的工具和易用的模板,即使是初学者也能创作令人惊叹的作品.Photoshop CC 2019 for Mac 破解版功能强大的画笔,用专门为插画师设计的工具,随时随地绘制灵感.绘制完美对称的图案,利用笔触平滑获得精致外观,并创造出无缝纹理.利用感觉

从chapter4至chapter6,围绕着构建过程的合作讨论构建之法,而合作与个人工作的区别却以一个微妙的问题为开端:阅读别人的代码有多难? 两人合作:(驾驶员与领航员) 合作要注意代码风格规范与设计规范,如语句分行便于单步执行.使用“匈牙利命名法”等等.这里有趣的一点是,书中认为goto为函数提供单一出口,有助于程序逻辑的清晰体现,但是一些从事教学的教授认为goto语句影响代码的可读性,尽量减少使用,二者均有一定道理.之所以如此注重代码规范,非常重要的一个因素就是错误处理往往需要项目80%的

Photoshop CC 2019新增功能: 下载地址 点我 新功能介绍:https://helpx.adobe.com/cn/photoshop/using/whats-new.html 经过改良设计的内容识别填充 借助 Adobe Sensei 技术,您可通过全新的专用工作区选择填充时所用的像素,还能对源像素进行旋转.缩放和镜像.您还可以在其他图层上创建填充,从而保留原始图像.经过改进的变形工具 对变形进行更加精准地控制,获得您想要的外观.对网格进行自定义.冻结特定区域,并使用多个变形效果.

(一)线性递减 function [xm,fv] = PSO_lin(fitness,N,c1,c2,wmax,wmin,M,D) format long; % fitness学习函数 % c1学习因子1 % c2学习因子2 % wmax惯性权重最大值 % wmin惯性权重最值小 % M最大迭代次数 % D搜索空间维数 % N初始化群体个体数目 % xm目标函数取最小值时的自变量 % fv目标函数最小值 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

上一回说了基本粒子群算法的实现,并且给出了C语言代码.这一篇主要讲解影响粒子群算法的一个重要参数---w.我们已经说过粒子群算法的核心的两个公式为: Vid(k+1)=w*Vid(k)+c1*r1*(Pid(k)-Xid(k))+c2*r2*(Pgd(k)-Xid(k))Xid(k+1) = Xid(k) + Vid(k+1) 标红的w即是本次我们要讨论的参数.之前w是不变的(默认取1),而现在w是变化的,w称之为惯性权重,体现的是粒子继承先前速度的能力. 经验表明:一个较大的惯性权重有利于全局

背景: MVC是一种架构设计模式,它通过关注点分离鼓励改进应用程序组织.在过去,MVC被大量用于构建桌面和服务器端应用程序,如今Web应用程序的开 发已经越来越向传统应用软件开发靠拢,Web和应用之间的界限也进一步模糊.传统编程语言中的设计模式也在慢慢地融入Web前端开发.由于前端开发的环境 特性,在经典MVC模式上也引申出了诸多MV*模式,被实现到各个Javascript框架中都有多少的衍变.在研究MV*模式和各框架的过程中,却是 “剪不断.理还乱”: 为什么每个地方讲的MVC都不太一样? M

摘要 BLSTM解码时,解码器需要等待整个音频到达后才开始解码,因为时间反方向的前向传播需要末尾的历史信息.BLSTM这一延时问题使其不适用与实时语音识别.context-sensitive-chunk BLSTM(CSC-LSTM)和latency-controlled BLSTM(LC-BLSTM,延时控制-双向LSTM)都将整句切分为数个chunks.通过在每个chunk中添加左右上下文帧,并以chunk为单位进行前向计算,BLSTM的延迟可以控制为一个chunk左右的时长,并且与传统BL

1.BP neural network optimized by PSO algorithm on Ammunition storage reliability prediction 文献简介文献来源:https://ieeexplore.ieee.org/document/8242856 文献级别:EI检索 摘要:Storage reliability of the ammunition dominates the efforts in achieving the mission reliab

团队项目系统设计改进与详细设计 一.团队项目系统设计改进 任务1: a.分析项目系统设计说明书初稿的不足,特别是软件系统结构模型建模不完善内容.  初稿的不足:缺乏每个模块的具体业务流程详细设计和流程图 b. 将包含以上完善的内容的以<XX团队项目软件系统设计改进>为名发布在团队博客中,并在团队项目Github仓库中更新<软件系统设计说明书>. 地址:https://github.com/Sophur/Team-Project.git 二.团队项目系统详细设计 任务2: 系统功能模

粒子群算法(PSO) 1.粒子群算法(PSO)是一种基于群体的随机优化技术: 初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优解. PSO算法流程如图所示(此图是从PPT做好,复制过来的,有些模糊) 2.PSO模拟社会的三条规则: ①飞离最近的个体,以避免碰撞 ②飞向目标(认知行为)——Pbest ③飞向群体的中心(社会行为)——Gbest 3.迭代公式: 举一个粒子...在一维中,利用MATLAB中自带的函数求极值        搜索起始点位置 注:fmincon(有约束的非线性最小化) fminbnd(

PSO(Thepopularity-similarity-oplimization) modol 在这篇文章里,我们试图将社交关系构成的网络结构从纷繁复杂的具体场景.细节条件中剥离出来,单单从个体间连接的类型这一角度,对整个网络的持久活跃能力给出了一个回答. 本文主要围绕 " 社交网络如何从小长大,如何维持网络上用户的长期活跃 " 这些话题,从仿真建模的角度,对网络的增长和节点活跃状态联动的建模过程做了一个介绍,并进行了一个阶段性的探索. http://www.myzaker.com/

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 计算智能(Computational Intelligence , CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能.按照这一观点,智能是在生物的遗传.变异.生长以及外部环境的自然选择中产生的.在用进废退.优胜劣汰的过程中,适应度高的结构被保存下来,智能水平也随之提高.因此计算智能就是基于结构演化的智能.计算智能的主要方法有人工神经网络.遗传算法.遗传程序.演化程序.局部搜

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法.今天讲一讲FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP). A.特征选择 特征选择是一个组合优化问题,因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集.FS方法通

作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法.FS与离散化的背景,介绍了EPSO与PPSO方法.今天我们将介绍与实验相关的细节,包括数据集.用于与我们方法进行比较的基线方法.参数设置.终止标准以及实验的硬件配置. A． 实验设计 (1) 数据集 为了在高维数据上测试PPSO的性能,我们使用了在http://www.gems-system.org上提供的10个基因表达数据集.表1描述了关

作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法,介绍了FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP).今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征选择的一些方法.今天我们会介绍EPSO与PPSO. EPSO和PPSO都遵循图一所示的基本步骤.初始化后,对粒子进行迭代评估和更新,直到满足停止条件为止.为了对粒子进行评价,首先对训练数据进行离散化,并根据进

PSO 最近需要用上一点最优化相关的理论,特地去查了些PSO算法相关资料,在此记录下学习笔记,附上程序代码.基础知识参考知乎大佬文章,写得很棒! 传送门 背景 起源:1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ,也可称为粒子群算法[1] . 特点:粒子群算法具有收敛速度快.参数少.算法简单易实现的优点(对高维度

沙漠君在历时半年,修改无数bug,更新一票新功能后,在今天隆重推出最新改进的超级爬虫Hawk 2.0! 啥?你不知道Hawk干吗用的? 这是采集数据的挖掘机,网络猎杀的重狙!半年多以前,沙漠君写了一篇小软文,推出了Hawk.关注的人超级多有木有! Github上的小星星一下子增加到400!超多妹子在沙漠君的粉丝应援团里疯狂崇拜!然而这不是重点!重点是Hawk真的好多"小"问题... 有朋友哭诉,刚启动小鹰它就冒烟了,还是烤肉味的!好不容易把小虫虫做好,碰了一下显示器,结果小虫虫就扑街了