提出一種基于自適應混沌粒子群優(yōu)化和支持向量機結(jié)合的非線性預測建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發(fā)式尋優(yōu)機制對SVR模型的超參數(shù)進行自動選取，在超參數(shù)取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優(yōu)于網(wǎng)格式搜索算法。選取UCI機器學習數(shù)據(jù)庫中的Forest fires標準數(shù)據(jù)集進行測試，實驗結(jié)果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用，在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優(yōu)催化劑設計框架。
標簽： ACPSO-SVR 非線性建模 預測算法
上傳時間： 2013-10-23
上傳用戶：alibabamama
為了設計一種實時高效、穩(wěn)定可靠的圖像目標跟蹤系統(tǒng)平臺，避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗，采用自適應Canny邊緣檢測算法。該自適應算法能夠很好的確定平滑參數(shù)以及高、低兩個閾值，更好的獲得圖像邊緣圖。經(jīng)Canny算法處理圖像目標后，獲得目標的單像素邊緣圖，根據(jù)邊緣圖計算得到目標質(zhì)心。利用最小二乘法擬合出目標的運動軌跡，同時可根據(jù)時間間隔預測出目標質(zhì)心的下一位置，控制伺服機構(gòu)，實現(xiàn)目標跟蹤。實驗表明，采用Canny算法的目標跟蹤系統(tǒng)，能夠滿足實時跟蹤的需要。
標簽： Canny 檢測算法 目標跟蹤
上傳時間： 2013-11-03
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說明：C語言課程設計作品 功能：仿Windows的自帶計算器 環(huán)境：DOS 大小：800多行 特色：圖形界面，支持鼠標，算法稍有復雜
標簽： Windows 800 DOS C語言
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：dave520l
經(jīng)典的LZW算法，轉(zhuǎn)自Mark R. Nelson著名的“Data Compression Book”
標簽： LZW 算法
上傳時間： 2013-11-30
上傳用戶：hxy200501
數(shù)值算法，自適應算法演示
標簽： 數(shù)值算法
上傳時間： 2015-02-11
基于LMS的雙向回波削除源碼，不過回波幅度不要大于0.2,否則算法認為DOUBLE TALK DETECT。各位可修改此閥值，試試效果
標簽： LMS 回波 源碼
上傳時間： 2015-03-09
上傳用戶：lnnn30
這是一個很實用的求積分算法，自適應算法是一種很有前途的算法，特為其發(fā)展貢獻綿薄之力。
標簽： 積分算法
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：zhliu007
神經(jīng)網(wǎng)絡基本算法源程序，包含四個基本算法：BF,ART I,RBF,自組織算法，有詳細的幫助文件。
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡 源程序 算法
上傳時間： 2015-03-17
上傳用戶：天誠24
粒子群算法的vb源程序，可以自定義算法參數(shù)，實現(xiàn)對6個非約束性測試函數(shù)極小值的全局優(yōu)化，動態(tài)顯示粒子的移動。低維下，優(yōu)化效果很好。直接解壓，無須密碼。請多指正。
標簽： 粒子群算法 源程序
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本書總結(jié)了歷屆國際奧林匹克競賽（IOI）的試題特點及我國參賽選手的培訓經(jīng)驗。書中許多例題取自歷屆大賽的試題及中國隊選手的訓練題目，針對問題講解了解題的關鍵思路及如何靈活運用有關的算法知識。
標簽： IOI 試題 國際 競賽
上傳時間： 2015-03-19
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