遗传算法优化神经网络

基于matlab的图像融合代码实现算法程序，图像融合，小波，局部能量

【实例简介】 主要包括： 基于PSO工具箱的函数寻优算法 基于遗传算法的BP神经网络优化算法 基于遗传算法的LQR控制器优化设计 基于遗传算法的TSP算法 基于粒子群算法的PID控制器优化设计 粒子群算法的寻优算法 蚁群算法的优化计算——TSP优化 多种群遗传算法的函数优化算法 基于蚁群算法的三位路径规划算法 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法 免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测 支持向量机分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测

【实例简介】 递归最小二乘（RLS，recursive least-squares）算法是基于最小二乘运算，通过给定n-1次迭代滤波器抽头权向量最小二乘估计，依据新到达的数据计算n次迭代权向量的最新估计。RLS算法的一个重要特点是，它的收敛速度比一般的LMS滤波器快一个数量级。这是因为RLS滤波器通过利用数据相关矩阵之逆，对输入数据（假定这些数据的均值为零）进行了白化处理。然而，性能的改善是以RLS滤波器计算复杂性的增加为代价

基于最小体积约束的非负矩阵分解算法用于高光谱数据解混任务

【实例简介】SVPWM

svm分类的matlab实现

摘要：针对机器人路径规划中，传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型，并基于人工势场建立启发信息素矩阵，降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性；引入激励函数，降低搜索过程中的死锁现象；改进信息素的更新机制，增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明：改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。关键词：蚁群优化(ACO)算法；人工势场；路径规划；机器人

首先你要下载FIELD II 这资源很多，然后直接可在MATLAB上运行。%可绘制指定范围内所设换能器阵的声场变化过程。%第一张出现的图建议关闭，关闭后会直接出现后面的图像，后续建议多次关闭图像，刷新colorbar的范围。%在运行一段时间，得到满意的过程后，可使用close all关闭图像。

【实例简介】

【实例简介】这个是实现导弹的自动驾驶仪控制，经典中的经典，里面是matlab仿真程序