zip.zip - 在本文中，我们提出了一种TF算法，该算法采用多对阈值来确定股票市场时机。 通过粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）获得阈值的最优值。,2019-09-19 13:45:32,下载1次
zip.zip - 进化编程可以通过演化数字向量的种群来解决黑盒函数优化问题。 进化过程中的变化分量由变异算子提供，该变换器通常是高斯，柯西或列维概率分布。 在本文中，我们使用遗传编程自动生成进化程序系统的变异算子，在一组函数类上测试所提出的方法，这些函数类代表了函数的来源。一组基准函数类的实证结果说明了遗传编程的canevolve 变异运算符，从训练集到每个函数类的测试集很好地推广。 在大多数情况下，所提出的方法能够胜过具有统计学意义的现有人类设计的变异算子，其余部分观察到竞争结果。,2019-09-19 13:43:36,下载0次
zip.zip - 首先，DNS在早期阶段将整个群体分成许多子群，并且随着进化过程周期性地减少子群的数量（即，增加每个子群的大小）。 这有利于早期平衡探索能力和后期开发能力。 其次，在具有特定数量的子群的每个DNS时段中，SRS基于全局最佳位置的停滞信息来重新组合这些子群。 这有助于在不同的子群之间传播和共享这些信息，以提高开发能力。 第三，PDS依靠搜索过程的一些历史信息来检测人口是否已经陷入潜在的局部最优，从而帮助群体跳出当前的局部最优，以获得更好的探索能力。,2019-09-19 13:41:24,下载0次
zip.zip - 有了这个调整策略，根据关系，自适应调整每个样本的稀疏度参数
那些具有非零稀疏表示系数的样本，通过它们来判别信息
图表的增强。 具有相同的期望，原始空间中的相似性信息
投影空间用于稀疏表示作为指导信息。 另外，一个新的
引入测量来控制每个样本的局部结构对投影的影响
学习，在投影中应保留更多正确的判别信息空间。,2019-09-19 13:38:54,下载0次
zip.zip - （a）四种广泛使用的神经网络，即反向神经网络（BPNN），ANN（DAN2），Elman ANN（EANN）和回声状态网络（ESN）的动态结构，属于四种不同类型的神经网络， 被选为组合方法的组件模型。 对这些模型的选择原理进行了详细分析。
（b）输入隐藏选择启发式（IHSH）旨在确定每个组件神经网络的输入和隐藏神经元的数量。
（c）动态权重组合方法，称为基于样本内训练 - 验证对的神经网络加权（ITVPNNW），用于生成相对最优组合权重。,2019-09-19 13:29:03,下载4次
ASP.rar - ASP网页资料，大家可以充分利用，值得推荐，希望对大家有所帮助,2016-01-13 16:16:29,下载1次
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