文章 2024-07-17 来自:开发者社区

基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真

1.程序功能描述 基于粒子群优化的图像融合算法,通过PSO优化,得到最优的图像融合权值参数,将彩色模糊图像和清晰的灰度图像进行融合获得彩色清晰图像。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ``` for it = 1:Ites(ijj) it for i=1:Popu % 更新速度ptls(i).vt = wptls(i).vt+c1rand(V...

基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真
文章 2024-07-10 来自:开发者社区

Python实现PSO粒子群优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

Python实现PSO粒子群优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战
文章 2024-06-29 来自:开发者社区

基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真

1.课题概述 基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化,使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0,在完成优化迭代之后,对应的参数,即PID控制器的参数。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本:MATLAB2022a ```for jj = 1: Iteration jj for j=1:Npop %速度更新 Vs(j,:) = 0.75*V...

基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真
文章 2024-06-19 来自:开发者社区

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 优化前: 优化后: 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的电力负荷预测算法,是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数,提高模型在...

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 优化前: 优化后: 对比如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和长门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)网络的电力负荷预测算法,是一种融合了优化技术和深度学习的先进预测模型。这种混合方法旨在通过PSO算法优化GRU网络...

m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
文章 2024-06-10 来自:开发者社区

m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Offset Min-Sum(OMS)译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法,它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应,从而提高解码性能。当应用粒子群优化(PSO)来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时,目标是自动找到能够最大化解码性能(如最小化误码率)的偏移量值。 PSO算法由粒子群、个体...

m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
文章 2024-06-07 来自:开发者社区

m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力,在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法,通过调整归一化因子来改善其性能。而基于遗传...

m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
文章 2023-12-15 来自:开发者社区

【MATLAB】数据拟合第11期-基于粒子群迭代的拟合算法

有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1 基本定义基于粒子群迭代的拟合算法是一种优化技术,它基于粒子群优化算法(PSO)的基本思想。该算法通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。在基于粒子群迭代的拟合算法中,每个解(粒子)都是一个可能的解,它们通过迭代更新来逐渐逼近最优解。每个粒子都有一个位置和速度,这些粒子的位置和速度根据最优粒子和自身经验进行更新。具体来说,基....

【MATLAB】数据拟合第11期-基于粒子群迭代的拟合算法
文章 2023-09-09 来自:开发者社区

第10章 经典智能算法——10.1 粒子群算法的MATLAB实现(2)

10.1  粒子群算法的MATLAB实现(2)10.1.3  经典应用粒子群算法经常与其他算法混合使用。混合策略就是将其他进化算法、传统优化算法或其他技术应用到PSO中,用于提高粒子多样性、增强粒子的全局探索能力,或者提高局部开发能力、增强收敛速度与精度。常用的粒子群混合方法基于免疫的粒子群算法。该算法是在免疫算法的基础上采用粒子群优化对抗体群体进行更新,可以解决免疫算法收敛....

第10章 经典智能算法——10.1 粒子群算法的MATLAB实现(2)
文章 2023-09-09 来自:开发者社区

第10章 经典智能算法——10.1 粒子群算法的MATLAB实现(1)

第10章  经典智能算法知识要点人工智能学科诞生于20世纪50年代中期,当时由于计算机的产生与发展,人们开始了真正意义上的人工智能的研究,其在自动推理、认知建模、机器学习、神经元网络、自然语言处理、专家系统、智能机器人等方面的理论和应用上都取得了成果。本章主要介绍粒子群算法、遗传算法、蚁群算法3种经典智能算法及其MATLAB实现方法。学习要求10.1  粒子群算法的MATLA....

第10章 经典智能算法——10.1 粒子群算法的MATLAB实现(1)

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