摘要：
遗传算法解决TSP问题 遗传算法 遗传算法的基本原理是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题，它需要对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会，在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始种群；通过适应度 阅读全文
2019年11月19日
2019年11月5日
摘要：
蚁群算法 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 蚁群算法的基本原理 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、 阅读全文
2019年11月1日
摘要：
遗传（GA）函数优化 基本原理： 遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象 阅读全文
2019年10月26日
摘要：
模糊聚类 模糊聚类与K-means算法有异曲同工之妙，两者各有优劣势，K-means算法的介绍连接：https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11460883.html 基本概念： 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和 阅读全文
2019年10月22日
摘要：
%模糊控制器设计a=newfis('fuzzf'); %创建新的模糊推理系统 %输入1f1=1; a=addvar(a,'input','e',[-7*f1,7*f1]); %添加 e 的模糊语言变量a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-7*f1,-5*f1]); %添加 阅读全文
2019年9月27日
摘要：
模型、策略、算法： 在深度学习中，无论多么复杂的结构，终究逃不过三种构造，那就是模型、策略、算法，它们都是在这三种结构基础上进行的变形、扩展、丰富 模型：构建参数、函数，确定学习方式 策略：策略的重点时损失函数，即构造出一种能都使得损失最小的函数结构 算法：不断迭代，深度学习 BP神经网络基本概念： 阅读全文
2019年9月6日
摘要：
K-means聚类算法是一种实现起来相对简单，应用广泛的迭代求解的聚类分析算法。其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的 阅读全文
