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2023-09-13 10:15:03
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2023-09-13 10:08:25
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2023-08-31 22:28:36
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2023-08-26 13:36:02
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回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测
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回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群优化算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测（多指标，多图）
收集和变化PSO算法，它可用于参考实施：#include #include #include #include #include #define rand_01 ((float)rand() / (float)RAND_MAX)const int numofdims = 30;const int n...
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2015-09-27 19:32:00
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1、粒子群优化算法概述粒子群优化（PSO, particle swarm optimization）算法是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法，该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速
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2023-08-14 15:20:56
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在2019年1月20号，Robot Framework RIDE发布了1.7.3版本解决了此前RIDE一直无法兼容Python 3的问题。也就意味着Robot Framework不管是采用何种编辑器，都已经是可以支持Python 3了。一、需要安装的工具目录安装 python3.7.0我这里采用的是 python3.7 （目前慢慢市场在推广 python3.0 版本了）安装 robotframew
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2021-09-14 20:04:23
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什么是RF：自动化测试工具功能测试技术，基于Selenium来实现自动化功能测试，而RobotFrameWork，简称RF，就是基于Python+Selenium来实现的自动化测试框架，自动化测试工具。RF纯粹是基于关键字驱动与数据驱动相结合的一种自动化测试框架，能够完美地对WebUI，APPUI，接口来实现自动化功能测试，不需要写代码，本身是基于RF自定义的一种表格编写语法的形式来实现的工具的自
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2023-07-05 14:12:44
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ESD（Electrostatic Discharge Protection Devices），静电保护元件，又称瞬态抑 制二极管阵列（TVS Array）。ESD 由一个或多个 TVS 晶粒或二极管采用不同的布局制 成具有特定功能的多路或单路 ESD 保护器件。 ESD 主要应用于各类通信接口 ESD 保 护，如 USB、HDMI、RS485、RS232、VGA、RJ11、RJ45、BNC、SI
8:退格 回车换行：推荐使用10 return
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2022-08-31 11:21:57
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1.简介粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过
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2023-07-24 16:24:48
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1、Python简介1.1 Python是什么Python是一种相当有趣的编程语言 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1.2 Pthon由来： Python的前世源自鼻祖“龟叔”。1989年，吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在阿姆斯特丹为了打发无聊的圣诞节，决心开发一个新的
本篇主要内容包括XGBoost的入门教学、调参优化，将之前自己遇到的问题细心的整理一遍；XGBoost参数繁多，所以如果要调参，就一定要知道每个参数的作用于意义，因此本人十分建议在实战之前对XGBoost的理论分析有一定的了解，博主在之前写过一篇XGBoost原理与实例,里面详细的介绍了XGBoost的基本原理，有兴趣的小伙伴可以先去那里观摩一番，之后再看本篇有事半功倍的效果哦！！现简要说明下XG
SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林多特征分类预测（Matlab） 1.运行环境Matlab2018b及以上； 2.麻雀算法优化随机森林树木棵树和森林深度，输入12个特征，分四类，可视化展示分类准确率，模型对比输出。 3.data为数据集，MainSSA_RFNC为主程序，其他为函数文件，无需运行，分类效果如下：ID:3266702468950026 机器学习算法设计师 SSA
回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测 目录回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览基本介绍MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测 粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测（Matlab完整程序和数据） 输入6个特征，输出1个，即
文章目录1 概念2 粒子群算法分析2.1 问题抽象2.2 更新规则3 粒子群算法的流程图和伪代码4 举个例子5 代码 1 概念 粒子群优化算法PSO：Particle swarm optimization 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思
PSO原理
先看两个概述： 1. 2. 好了，进入主题：PSO算法是基于群体智能理论的优化算法,群体中的粒子在每次迭代搜索的过程中,通过跟踪群体2个极值:粒子本身所找到的最优解Pbest和群体找到的最优解Gbest来动态调整自己位置和速度[5, 6],完成对问题寻优,对于如下的函数优化问题maxf(x1,x2,…,xn)s. t R1j≤xj≤R2j,  
