mmp

demonstrate the use of artificial neural network in MATLAB

关于稀疏最小二乘算法的matlab程序，适于学习和运用！(Sparse least-squares algorithm on matlab procedures, appropriate for the learning and use!)

最小二乘法 趋势项去除 程序 原理 matlab(matlab)

This is a matlab code of LEACH protocol that simulates the life of the sensor network.

MATLAB实现的单相双闭环ＰＷＭ整流器　　参数设置比较正确　波形出来也不错　就是进入稳态时间比较长(MATLAB to achieve double-loop single-phase PWM rectifier waveform parameters set by the more accurate is also a good time to enter the steady-state long)

一种全新的智能算法----萤火虫群算法。该算法主要用于求解函数.(A new algorithm---- fireflies swarm intelligence. The algorithm used to solve function.)

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)

this is a matlab code for human eye detection

matlab 曲线拟合 谢谢大家 有需要其它的请加我邮箱 gaochx@hotmail (about matlab polyfit my Email is gaochx@hotmail )

Source code of AFIS (pattern recognition)