粒子群优化
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粒子群优化BP神经网络
本算法是关于改进的粒子群算法优化bp神经网络，用于级联式变频器的故障诊断。有基本传统的bp神经网络算法，也有改进的粒子群优化神经网络算法，二者进行对比，取得了很好的效果，里面有例子数据。 -
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练 -
粒子群优化（PSO）算法
%功能描述：一个循环n次的PSO算法完整过程，返回这次运行的最小与最大的平均适应度,以及在线性能与离线性能 %[Result,OnLine,OffLine,MinMaxMeanAdapt]=PsoProcess(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,InitFunc,StepFindFunc,AdaptFunc,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot) %输入参数：SwarmSize:种群大小的个数 %输入参数：ParticleSize：一个粒子的 -
粒子群优化的无线MESH网信道分配算法通用matlab源码
基于粒子群优化的无线MESH网信道分配算法通用matlab源码，本算法基于冲突图的粒子群优化算法而来。 -
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