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matlab实现粒子群优化算哒训练模糊神经为网络
传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型有学习速度慢,容易陷入局部最优和精确性不高的缺点。为了克服模型的缺点,提出了利用改进的自适应量子粒子群算法训练T-S模糊神经网络的新模型,新的自适应量子粒子群
基于粒子群的模糊C均值聚类算法不同模式的比较,黄新建,,本文把标准粒子群优化算法应用于模糊C均值聚类算法中,详尽地比较了异步模式和同步模式聚类效果。首先介绍了相关算法和粒子群算��
针对现实生产系统中存在的时间参数模糊化问题,给出了一种基于区间值梯形模糊数的模糊柔性车间作业计划问题模型。在对模糊柔性车间作业计划问题进行有效求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,随后给
基于不同粒子群算法的模糊C均值聚类算法的比较,黄新建,,通过聚类方法对数据中的有效信息进行提取已成为研究热点。在粒子以隶属度进行编码的基础上,本文把五种不同的粒子群优化算法应用
论文研究-模糊软集合理论在税收组合预测中的应用.pdf, 结合模糊软集合理论建立税收收入的组合预测模型,根据税收收入的特点,代表性地选择了Elman回归神经网络模型、含政策虚拟变量的自回归模型、AR
在不确定环境下,决策环境的复杂性使决策信息并非完全精确,同时也可能使决策信息存在着时序上的动态变化性。在广义模糊软集的基础上提出了时序广义模糊软集,并定义其并运算、交运算和数乘运算。针对不同时间点决策
基于模糊PID控制的双电机驱动伺服系统研究,赵羿伟,,本文以某双电机伺服系统的设计项目为背景展开研究,首先给出了双电机同步联动伺服系统的总体设计;然后分别对线性部分和齿隙、死
给出了软坡,软子坡,软坡的软理想及理想软坡的新概念,讨论了它们的一些代数性质,并初步研究了软坡与几类模糊子坡之间的关系。
通过考虑雅各布森-迈尔斯(Jacobson-Myers)函数,我们获得了极值超曲面方程,并计算了纠缠熵。 在这种情况下,我们表明,较高的导数校正后的末端表面无法穿透地平线。 同样,对于缠结区域为条状的
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