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主要包括以下板块:
【智能优化】30种智能优化算法代码汇总
【预测模型】改进或组合预测模型汇总(2)
【预测模型】改进或组合预测模型汇总(1)
【优化模型】改进或组合优化模型汇总(2)
【优化模型】改进或组合优化模型汇总(1)
【神经网络】评价预测和优化赛题代码
【评价模型】改进或组合评价模型汇总(3)
【评价模型】改进或组合评价模型汇总(2)
【评价模型】改进或组合评价模型汇总(1)
【程序包】41种数模常用算法程序包 Matlab版
【程序包】30种数模常用算法程序包 Python版
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+---【优化模型】改进或组合优化模型汇总(1)
【模型】卡车-无人机协同配送路径优化模型与算法.pdf
【模型】基于改进模拟退火算法的优化设计.pdf
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【模型】融合鲸鱼算法的混合灰狼优化算法.pdf
【模型】遗传算法和粒子群算法求解的多目标优化模型.pdf
+---【优化模型】改进或组合优化模型汇总(2)
【模型】基于SVM与改进的NSGA-Ⅱ算法的多目标优化模型.pdf
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【模型】基于差分进化改进的蝗虫优化算法.pdf
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【模型】改进鲸鱼算法及在优化问题中的研究.pdf
【模型】灰狼优化算法的改进及应用研究.caj
+---【智能优化】30种智能优化算法代码汇总
\---30种智能优化算法
\---多种智能优化算法测试文件夹
AFT.m
AHA.m
ALO.m
AOA.m
AVOA.m
color_list.mat
CSA.m
DA.m
DMOA.asv
DMOA.m
EO.m
E_WOA.m
FDA.m
GA.m
Get_Functions_details.asv
Get_Functions_details.m
GOA.m
GTO.m
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SO.m
SS.m
SSA.m
WOA.m
WSO.m
+---【神经网络】评价预测和优化赛题代码
| MATLAB 神经网络43个案例分析 分支图.pdf
| MATLAB神经网络43个案例分析.pdf
|
+---【优化类】神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
| \---chapter4
| BP.m
| Code.m
| Cross.m
| data.m
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| Select.m
| test.m
|
+---【优化类】粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
| \---chapter35
| fun.m
| PSO.m
| PSOMutation.m
|
+---【优化类】连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
| city_location.mat
| diff_u.m
| energy.m
| main.m
| Readme.txt
|
+---【优化类】遗传算法优化计算——建模自变量降维
| \---chapter36
| data.mat
| de_code.m
| fitness.m
| gabpEval.m
| gadecod.m
| main.m
| Readme.txt
|
| \---gaot
| adjswapMutation.m
| arithXover.m
| b2f.m
| binaryExample.m
| binaryMutation.m
| boundaryMutation.m
| calcbits.m
| Contents.m
| coranaEval.m
| coranaFeval.m
| coranaMin.m
| cyclicXover.m
| delta.m
| dists.m
| EER.m
| enhancederXover.m
| erXover.m
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| gaZBGrad.m
| gaZBGradEval.m
| heuristicXover.m
| initializega.m
| initializeoga.m
| inversionMutation.m
| linerorderXover.m
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| swapMutation.m
| threeswapMutation.m
| tournSelect.m
| tspEval.m
| unifMutation.m
| uniformXover.m
|
+---【控制类】PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
| draw.m
| fun.m
| MPID.m
| MPIDCS.m
| MPIDDLX.m
| pso.m
|
+---【聚类问题】SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
| chapter_GA.m
| chapter_GridSearch.m
| chapter_PSO.m
| wine.mat
|
| \---html
| chapter_GA.html
| chapter_GA.png
| chapter_GA_01.png
| chapter_GA_02.png
| chapter_GA_03.png
| chapter_GA_04.png
| chapter_GridSearch.html
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| chapter_PSO_01.png
| chapter_PSO_02.png
| chapter_PSO_03.png
| chapter_PSO_04.png
|
+---【聚类问题】单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测
| chapter16.m
| gene.mat
| gene.txt
|
+---【聚类问题】基于SVM的手写字体识别
| \---chapter19
| Chapter_CharacterRecognitionUsingLibsvm.m
| pic_preprocess.m
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|
| +---手写数字测试样本图片
| num0_1.bmp
| num0_2.bmp
| num0_3.bmp
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| num4_2.bmp
| num4_3.bmp
| num5_1.bmp
| num5_2.bmp
| num5_3.bmp
| num6_1.bmp
| num6_2.bmp
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| num9_2.bmp
| num9_3.bmp
|
| \---手写数字训练样本图片
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| num3_5.jpg
| num4_1.jpg
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| num9_4.jpg
| num9_5.jpg
|
+---【聚类问题】广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
| \---chapter34
| FCMGRNN.m
| netattack.mat
|
+---【聚类问题】极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验
| \---chapter29
| +---classification
| data.mat
| elmpredict.m
| elmtrain.m
| main.m
| Readme.txt
|
| \---regression
| data.mat
| elmpredict.m
| elmtrain.m
| main.m
| Readme.txt
|
+---【聚类问题】神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类
| \---chapter39
| 说明文件.txt
|
+---【评价类】BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
| BPDLX.m
| chapter1_1.asv
| chapter1_1.m
| data1.mat
| data2.mat
| data3.mat
| data4.mat
|
+---【评价类】LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
| chapter26_bp.m
| chapter26_lvq.m
| crossvalidation_lvq.m
| data.mat
| Readme.txt
|
+---【评价类】SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断
| \---chapter22
| addon.m
| chapter22.asv
| chapter22.m
| p.mat
| 运行说明.txt
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+---【评价类】基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
| \---chapter38
| data.mat
| Kohonen.m
| SKohonen.m
|
+---【评价类】基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
| chapter_WineClass.m
| chapter_WineClass.mat
|
| \---html
| chapter_WineClass.html
| chapter_WineClass.png
| chapter_WineClass_01.png
| chapter_WineClass_02.png
| chapter_WineClass_03.png
|
+---【评价类】基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断
| \---chapter30
| data.mat
| main.m
| Readme.txt
| RF_MexStandalone-v0.02.zip
|
| \---RF_MexStandalone-v0.02
| \---randomforest-matlab
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| | mexClassRF_predict.mexw32
| | mexClassRF_train.mexw32
| | README.txt
| | rfsub.o
| | test_ClassRF_extensively.m
| | tutorial_ClassRF.m
| | twonorm_C_devcpp.dev
| | Version_History.txt
| |
| +---data
| | twonorm.mat
| | X_twonorm.txt
| | Y_twonorm.txt
| |
| +---precompiled_rfsub
| | +---linux64
| | +---win32
| | rfsub.o
| |
| | \---win64
| | rfsub.o
| |
| +---src
| | classRF.cpp
| | classTree.cpp
| | cokus.cpp
| | cokus_test.cpp
| | mex_ClassificationRF_predict.cpp
| | mex_ClassificationRF_train.cpp
| | qsort.c
| | rf.h
| | rfsub.f
| | rfutils.cpp
| | twonorm_C_wrapper.cpp
| |
| \---tempbuild
| \---RF_Reg_C
| Compile_Check_kcachegrind
| Compile_Check_memcheck
| compile_linux.m
| compile_windows.m
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| test_RegRF_extensively.m
| tutorial_RegRF.m
| Version_History.txt
|
| +---data
| diabetes.mat
| X_diabetes.txt
| Y_diabetes.txt
|
| +---src
| cokus.cpp
| cokus_test.cpp
| diabetes_C_wrapper.cpp
| mex_regressionRF_predict.cpp
| mex_regressionRF_train.cpp
| qsort.c
| reg_RF.cpp
| reg_RF.h
|
| \---tempbuild
+---【评价类】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
| \---chapter24
| chapter24.m
| data.mat
|
| \---html
| chapter24.html
| chapter24.png
| chapter24_01.png
| chapter24_02.png
|
+---【评价类】模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
| \---chapter33
| data1.mat
| data2.mat
| FuzzyNet.m
|
+---【评价类】离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
| chapter10.m
| class.mat
| Readme.txt
| sim.mat
| stdlib.m
| test.m
|
+---【评价类】离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
| \---chapter9
| chapter9.m
| data0.mat
| data1.mat
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| waiji.m
|
+---【预测类】BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
| BP_Hidden.m
| chapter2_1.m
| data.mat
|
+---【预测类】Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究
| chapter23.m
| data.mat
|
| \---html
| chapter23.html
| chapter23.png
| chapter23_01.png
|
+---【预测类】GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测
| best.mat
| chapter8_1.asv
| chapter8_1.m
| chapter8_2.m
| data.mat
| 运行提示.txt
|
| \---html
| chapter8_1.html
| chapter8_2.html
|
+---【预测类】LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
| \---chapter27
| chapter27_bp.m
| chapter27_lvq.m
| chapter_svm.m
| crossvalind_lvq.m
| feature_extraction.m
| lvq1_train.m
| lvq2_train.m
| lvq_predict.m
| Readme.txt
| test.m
|
| \---Images
| 10_1.bmp
| 10_2.bmp
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| 9_4.bmp
| 9_5.bmp
|
+---【预测类】RBF网络的回归--非线性函数回归的实现
| \---chapter7
| chapter7_1.m
| chapter7_2.m
| 运行提示.txt
|
| \---html
| chapter7_1.html
| chapter7_1.png
| chapter7_1_01.png
| chapter7_2.html
| chapter7_2.png
| chapter7_2_01.png
| chapter7_2_02.png
|
+---【预测类】动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现
| chapter40.m
|
| +---chapter40
| | chapter40.m
| |
| \---html
| chapter40.html
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| chapter40_09.png
|
| \---html
| chapter40.html
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| chapter40_08.png
| chapter40_09.png
|
+---【预测类】基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
| chapter_FIGsh.m
| chapter_sh.mat
| FIG_D.m
|
| \---html
| chapter_FIGsh.html
| chapter_FIGsh.png
| chapter_FIGsh_01.png
| chapter_FIGsh_02.png
| chapter_FIGsh_03.png
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| chapter_FIGsh_16.png
| chapter_FIGsh_17.png
|
+---【预测类】基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测
| chapter_sh.m
| chapter_sh.mat
|
| \---html
| chapter_sh.html
| chapter_sh.png
| chapter_sh_01.png
| chapter_sh_02.png
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|
+---【预测类】基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
| \---chapter37
| data.mat
| Greynet.m
|
+---【预测类】小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
| \---chapter32
| d_mymorlet.m
| mymorlet.m
| traffic_flux.mat
| wavenn.m
|
+---【预测类】思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
| \---chapter31
| data.mat
| initpop_generate.m
| ismature.m
| main.m
| Readme.txt
| subpop_generate.m
|
+---【预测类】自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测
| \---chapter21
| chapter21.m
| \---html
| chapter21.html
|
\---【预测类】遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
Code.m
Cross.m
+---【程序包】30种数模常用算法程序包 Python版
| ARIMA时间序列预测模型Python代码.txt
| BP神经网络模型Python代码.txt
| K-means聚类模型Python代码.docx
| TOPSIS综合评价模型Python代码.docx
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| 支持向量机模型Python代码.txt
| 数学建模拟合模型Python代码.txt
| 整数规划模型Python代码.docx
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| 随机森林分类模型Python代码.txt
| 非线性规划模型Python代码.docx
|
+---动态规划模型Python代码
| dynamic.py
|
+---神经网络分类模型Python代码
| sklearn神经网络—多分类数字识别.docx
| 神经网络分类.py
|
\---马尔科夫预测模型Python代码
HMM_2.py
+---【程序包】41种数模常用算法程序包 Matlab版
\---数学建模常用算法程序包(公众号:数学建模老哥)
| Dijkstra算法找最短路径代码.txt
| Floyd算法求最小距离代码.txt
| GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测.rar
| K-means算法代码.txt
| RBF神经网络做回归预测代码.zip
| SVM分类器代码.txt
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| 小波异常值提取代码.txt
| 时间序列-移动平均法代码.txt
| 时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar
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| 聚类分析代码.txt
| 蒙特卡洛算法模拟随机数代码.txt
| 规划模型代码.txt
| 隐马尔可夫预测代码(含有大量案例).zip
|
+---元胞自动机代码可直接运行(建议学会基本原理再用)
| NaSchr.m
| ts.m
| 本资料由公众号:数学建模老哥,原创整理发布!.txt
|
+---图论算法软件
| Graph.exe
| help.chm
| 本资料由公众号:数学建模老哥,原创整理发布!.txt
|
+---小波神经网络预测代码
| cengcifenxi.m
| d_mymorlet.m
| mymorlet.m
| shenjingwangluo.m
| traffic_flux.mat
| wavenn.m
| 本资料由公众号:数学建模老哥,原创整理发布!.txt
|
\---神经网络图像分类代码(可直接运行)
0.jpg
1.jpg
10.jpg
2.jpg
3.jpg
4.jpg
5.jpg
6.jpg
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