人工神经网络

遗传算法例程：通过MATLAB，以航班调度排序为例，实现遗传算法。(Genetic algorithm routines: the adoption of MATLAB, in order to sort Flight Scheduling as an example, the realization of genetic algorithm.)

基于matlab对语音信号进行频谱分析，加入高斯噪声，再使用FIR高通、巴特沃斯低通、FIR带通滤波器进行滤波处理(Spectral analysis of the speech signal, adding Gaussian noise, and then use high-pass, low pass, band pass filter for filtering)

programs for economic load dispatch using hybrid genetic algorithm part 4

测量数据处理中闭合导线、支导线、附合导线的计算代码三个，另外两个是牛顿迭代法和GaussSeidel迭代法。(Measurement Data Processing Closed Traverse, Traverse, with a combined computing code three conductors, two other Newton iterative method and GaussSeidel iterative methods.)

基于K均值的PSO聚类算法,通过虚拟阵元进行DOA估计，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。( K-means clustering algorithm based on the PSO, Conducted through virtual array DOA estimation, It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning model.)

蛙跳算法程序，蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。蛙跳算法的思想是：在一片湿地中生活着一群青蛙。湿地内离散的分布着许多石头，青蛙通过寻找不同的石头进行跳跃去找到食物较多的地方。每只青蛙个体之间通过文化的交流实现信息的交换。每只青蛙都具有自己的文化。每只青蛙的文化被定义为问题的一个解。湿地的整个青蛙群体被分为不同的子群体，每个子群体有着自己的文化，执行局部搜索策略。在子群体中的每个个体有着自己的文化，并且影响着其他个体，也受其他个体的影响，并随着子群体的进化而进化。当子群体进化到一定阶段以后，各个子群体之间再进行思想的交流（全局信息交换）实现子群体间的混合运算，一直到所设置的条件满足为止。

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蚁群算法动态寻路算法 输入参数列表 G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） S 起始点（最短路径的起始点） E 终止点（最短路径的目的点）(Ant colony algorithm for dynamic pathfinding algorithm input parameter list G topographic map 01 matrix, 1 obstacles Tau initial matrix elements (think front of the foraging activity of residual pheromone) K iterations ( the ant sent the number of waves) M ant number (number) S the starting point (the starting point of the shortest path) E, the end point (the shortest path to the destination point) for each wave of ants)

matlab code for image restoration