摘要：
1基本原理： 模拟退火算法源于固体的退火过程，当把一个固体的加热使其升温，其内部分子出现无序状态，内能增大 而降温时，所有粒子趋于有序，冷却到最低温度时内能达到最少。当某一状态下系统内能减少，则完全 接受这一新的状态，否则对于这一状态采样概率接受，温度越高，接受的概率越大。当温度由初始值逐渐 降到最 阅读全文
摘要：
1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解 具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点： 1） 概率选择： 受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数 2）信息素挥发 考虑到 阅读全文
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背景：最近要交一个核心论文的差，简单的串联补偿却无能为力，无奈之下只得找高级的理论和算法，就看到了去年的相关的硕士论文，只有拿来搏一搏了 其中扯上了双馈电机和电力系统的次同步振荡的理论，很有挑战性啊。 理论： 1双馈电机： 2次同步振荡： 结果： 风机搭不出来，改做了PWM优化 阅读全文
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原理： PSO（粒子群群算法）：可以在全局范围内进行大致搜索，得到一个初始解，以便BP接力 BP（神经网络）:梯度搜素，细化能力强，可以进行更仔细的搜索。数据：对该函数（(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x','x'）[-5,5]进行采样，得到30组训练 阅读全文
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1原理： 根据鸟类寻食的仿生学，结合个体的最优解和群体的最优解不断地迭代来寻找区域的最优解。在N维的目标空间中，有m个粒子组成一个群体，第i个粒子的位置表示为：每个位置对应一个潜在解，把代入适应函数中即可得到对应的适应值。粒子个体经过的最好的位置为：整个群体的最优位置为：粒子i的速度为：粒子群位置根 阅读全文
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简介 阅读全文
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录： 1神经网络模型 2公式推导 3程序实现 1神经网络模型： 假设：输入为xi,m维，输出为y,1维，隐含层神经元n维，输入为xj,输出为xj',训练的元素组数为kk组。 数学描述如下： 目标函数： （编辑器不支持公式好麻烦，玛德，手推拍照吧） 3程序实现： 根据上述原理，编写matlab程序，输 阅读全文
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准备记录下自己的科研记录吧 阅读全文
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1题目：07-图4 哈利·波特的考试 (25分)哈利·波特要考试了，他需要你的帮助。这门课学的是用魔咒将一种动物变成另一种动物的本事。例如将猫变成老鼠的魔咒是haha，将老鼠变成鱼的魔咒是hehe等等。反方向变化的魔咒就是简单地将原来的魔咒倒过来念... 阅读全文
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程序自己测试没问题，为什么通过PTA呢？悲伤06-图1 列出连通集 (25分)给定一个有NN个顶点和EE条边的无向图，请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集。假设顶点从0到N-1N−1编号。进行搜索时，假设我们总是从编号最小的顶点出发，按编号递增... 阅读全文