PSO算法具有快速收敛而且有很强的跳出局部最优从而找到全局最优点的能力,故可以用它来训练优化神经网络,此程序主要研究这个方面。
上传时间: 2014-01-14
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本程序可检验所设计的LDPC码中的4环个数。LDPC码中的4环决定LDPC码的解码算法是否能够快速收敛,见程序前言中的参考文献。 LDPC码为高性能信道纠错码,已被DVB-s2和IEEE802.16e采纳。
上传时间: 2013-12-10
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采用一种快速收敛变步长LMS(Least mean square ) 自适应最小均方算法matlab源程序,其中算法所做的工作是用FIR 滤波器的预测系统,对IIR系统进行预测,如果阶数越高越能逼近被预测系统。
上传时间: 2013-12-08
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解非线性方程组的一种方法:先用一种优化方法将给定初值(它有可能会使得后续的牛顿法发散)通过一条比较快的途径收敛到精确解附近,得到一个新的初始点,然后再通过牛顿法将新的初始点迭代到精确解(一定的误差范围内)。这种方法的优点在于:它可以将牛顿法快速收敛的优势发挥出来,同时又避免了该方法收敛域比较窄的缺点。
上传时间: 2014-01-21
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若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度,那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程,其中一个主要的方法是归一化LMS算法(NLMS算法),变步长 的更新公式可写成 W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n) =w(n)+ (3.1) 式中, = e(n)x(n)表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的,必须合适的选择变步长 的值,一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差,即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计,这也是LMS算法的基本思想。
上传时间: 2016-07-07
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控制上对PLC的温度控制要求比较高,一般要求热电偶输入在16~24CH,温度波动时,应快速收敛。
上传时间: 2015-01-02
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组合优化问题的人工鱼群算法应用 通过模仿鱼类的行为方式,提出了一种基于动物自治体的优化方法—人工鱼群算法(Artificial Fish- school Al2 gorithm) ,并将其用于组合优化问题的求解. 介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念,给出了具体的实 现方法. 最后以TSP 问题为例对该算法进行仿真测试. 结果表明它具有快速收敛的能力.
标签: Artificial gorithm school Fish
上传时间: 2016-07-22
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AODV是一种按需路由协议。当网络拓扑结构发生变化时,它能快速收敛,在链路断裂时具有自我修复功能。
上传时间: 2016-08-27
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文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析,并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层 到隐含层采用传统的K一均值算法,隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习;蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索 路径,从而达到数据自动聚类的目的。结果表明,与蚁群算法相比,改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点,而蚁群算法 无须教师学习,并能够达到全局最优。
上传时间: 2013-12-15
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针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模 型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫 网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定 位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数 (RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不 同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.
上传时间: 2016-11-21
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