智能解决装箱问题：使用优化算法实现高效包装
组合优化（Combinatorial Optimization，CO）数学优化研究的一个分支。主要关注的是从有限的对象集合中寻找最优解的问题。这个词的由来主要是由“组合”和“优化”两部分构成。“组合”指的是从有限的对象集合中选择一部分的过程，而“优化”则指的是在满足一定条件下，使得某个目标函数达到最大或最小。即：组合优化问题的解集合有限个的，要做的事情是在有限的集合里面找到目标最优的集合。 ...
SciPy与机器学习：融合科学计算与智能算法
随着大数据时代的到来，机器学习已经成为数据科学领域的重要分支。机器学习算法能够从海量数据中学习模式和规律，为决策提供支持。SciPy作为一个功能强大的科学计算库，为机器学习提供了坚实的数学基础和计算工具。本文将探讨如何将SciPy与机器学习算法相结合，以实现更高效的数据处理和模式识别。 1. SciPy与机器学习的关系 SciPy库是Pyt...
智能媒体服务这个批量智能一键成片是根据什么算法来组装视频。是对视频随意裁剪组合？
智能媒体服务这个批量智能一键成片是根据什么算法来组装视频。是对视频随意裁剪组合？还是有一定的视频内容分析后再来进行组合？
智能算法 | 刷题的方法真的找到正确思路了嘛
大家在学习编程、算法，刷题的时候，真正的苦恼在于没有一套行之有效的刷题顺序。引言从何学起，先学什么，再学什么。力扣（Leetcode）上两千道题目，怎么刷，很多人刷题的效率低，主要体现在如下三点：找题找到了不合适现阶段做的题没有全套的优质题解可以参考而市面上基本找不到真正能解决以上痛点的算法书籍。一些书籍是每个知识点蜻蜓点水，然后就叫大家举一反三。一些书籍是一堆题解堆在一起，让大家学起来感受不到....
【Matlab智能算法】PSO优化（双隐层）BP神经网络算法
1.优化思路BP神经网络的隐藏节点通常由重复的前向传递和反向传播的方式来决定，通过修改或构造训练方式改隐藏的节点数，相应的初始权重和偏置也会随之变化，从而影响网络的收敛和学习效率。为了减少权重和偏置对模型的影响，采用粒子群算法对BP神经网络模型的权重和偏置进行优化，从而加快网络的收敛速度和提高网络的学习效率。优化的重点在于如何构造关于模型权重和偏置的目标函数，即PSO的适应度函数的编写。将PSO....
【Matlab智能算法】极限学习机-遗传算法(ELM-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
1.背景条件要求：对于未知模型（函数表达式未知）求解极值。条件：已知模型的一些输入输出数据。程序的示例是根据用神经网络遗传算法寻优非线性函数 y = x 1 2 + x 2 2 y = x_1^2+x_2^2y=x12+x22 的极值，输入参数有2个，输出参数有1个，易知函数有极小值0，极小值点为(0, 0)。已知的只有一些输入输出数据（用rand函数生成输入，然后代入表达式生成输出）：for ....
【Matlab智能算法】Elman神经网络-遗传算法(Elman-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
1.背景条件要求：对于未知模型（函数表达式未知）求解极值。条件：已知模型的一些输入输出数据。程序的示例是根据用神经网络遗传算法寻优非线性函数 y = x 1 2 + x 2 2 y = x_1^2+x_2^2y=x12+x22 的极值，输入参数有2个，输出参数有1个，易知函数有极小值0，极小值点为(0, 0)。已知的只有一些输入输出数据（用rand函数生成输入，然后代入表达式生成输出）：for ....
【Matlab智能算法】RBF神经网络-遗传算法(RBF-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
1.背景条件要求：对于未知模型（函数表达式未知）求解极值。条件：已知模型的一些输入输出数据。程序的示例是根据用神经网络遗传算法寻优非线性函数 y = x 1 2 + x 2 2 y = x_1^2+x_2^2y=x12+x22 的极值，输入参数有2个，输出参数有1个，易知函数有极小值0，极小值点为(0, 0)。已知的只有一些输入输出数据（用rand函数生成输入，然后代入表达式生成输出）：for ....
【Matlab智能算法】BP神经网络-遗传算法(BP-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
目前关于神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数求极值的博客资源已经不少了，我看了下来源，最初的应该是来自于Matlab中文论坛，论坛出版的《MATLAB神经网络30个案例分析》第4章就是《神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优》。1.背景条件要求：对于未知模型（函数表达式未知）求解极值。条件：已知模型的一些输入输出数据。程序的示例是根据用神经网络遗传算法寻优非线性函数 y = x....
光伏智能运维的IV曲线诊断算法
数据服务中提供光伏智能运维的IV曲线诊断算法，结合环境光强度、环境温度等影响因素，对组串式光伏发电阵列的电流-电压曲线（I-V曲线）进行分析，检测系统可能出现的故障，进而提高设备的运行效率，保障电站高效运行。本文介绍光伏智能运维的IV曲线诊断算法使用的相关说明。
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