吴恩达机器学习coursera作业题目+答案

本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。 本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括： 1. 输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。 2. 输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。 本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算

第一节电力系统的基本概念第二节电力系统运行应满足的基本要求第三节电力系统的结线方式和电压等级第四节电力系统工程学科和电力系统分析课 由于目录较长 就不再描述了 具体下载了看 绝对不是打广告或是骗人">第一节电力系统的基本概念第二节电力系统运行应满足的基本要求第三节电力系统的结线方式和电压等级第四节电力系统工程学科和电力系统分析课 由于目录较长 就不再描述了 [更多]

解决多目标规划问题 可以解决多优先级有正负偏差的目标规划问题

FFT Verilog代码 进行了分类设计，还有仿真脚本等文件。

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

基于最小二乘算法的室内定位算法，已测试可用

matlab 图像离散余弦变换(源代码)

极大似然估计程序代码

【实例简介】由灰度图像转换成彩色图像的实例。用户可以稍加改动，便可如自己所愿。

基于matlab灰色模型GM(1，1)预测数据,通，然后对比真实值和预测结果，求出误差，包含残差检验，关联度检验和后验差检验。