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基于鲸鱼优化算法的VMD参数优化及包络熵局部极小值测试代码.zip_vmd

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简介:
本资源提供了一种基于鲸鱼优化算法优化VMD(变分模态分解)参数的方法,并结合包络熵进行局部极小值检测的MATLAB实现代码。 效果不错,值得下载,VMD分解优化参数。

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  • VMD.zip_vmd
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    本资源提供了一种基于鲸鱼优化算法优化VMD(变分模态分解)参数的方法,并结合包络熵进行局部极小值检测的MATLAB实现代码。 效果不错,值得下载,VMD分解优化参数。
  • VMD样本评估
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    本项目提出了一种利用鲸鱼优化算法对变分模态分解(VMD)参数进行优化,并应用样本熵对其进行性能评估的方法。相关代码开源共享,旨在促进信号处理领域的研究与开发。 采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码,目标函数根据样本熵计算。直接运行该代码可以更换数据。核心算法已加密,请联系作者获取更多信息。
  • (WOA)用Python.rar
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    本资源提供基于鲸鱼优化算法(WOA)进行函数极值寻优的Python实现代码。内含详细注释及示例,适用于学术研究与工程实践中的优化问题求解。 Python版本的鲸鱼优化算法(WOA)实现函数极小值寻优。直接运行woa_main.py即可,默认使用sphere函数作为适应度函数。如需更改,可以将其更改为其他函数以进行不同目标的极值寻优。
  • (WOA)WSO和论文_WOA
    优质
    鲸鱼优化算法(WOA)是一种新型元启发式群体智能优化方法,模仿鲸鱼捕食行为。本资料提供WOA算法详解、源代码及其在各类问题中的应用案例与相关学术文献。 WOA鲸鱼优化算法用于解决函数最值问题,并包括相关论文和源代码。
  • __
    优质
    简介:鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一种模拟鲸鱼群体社会行为的新型元启发式优化技术,在工程、计算机科学等领域有着广泛应用。 利用鲸鱼优化算法来解决包含23个单峰函数、多峰函数和定维多峰函数的优化问题。
  • (WOA)变分模态分解(VMD)(Python实现)
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    本研究提出一种利用鲸鱼优化算法(WOA)对变分模态分解(VMD)进行参数优化的方法,并提供了Python语言的具体实现方案。 1. 一个Python程序。 2. 程序使用了一个数据集,并且可以直接运行。
  • Python中
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    本简介提供了一段基于Python实现的鲸鱼优化算法的源代码。这段代码为研究者和开发者提供了便捷的方式来理解和应用这一强大的元启发式搜索算法。 鲸鱼优化算法的Python代码实现可以进行如下描述:该代码实现了基于鲸鱼优化算法的相关计算过程。此版本适用于需要解决最优化问题的研究者和开发者,并且可以根据实际需求调整参数以达到更好的效果。需要注意的是,虽然原文中包含了链接、联系方式等信息,但这些内容在此重写过程中已被移除,仅保留了对代码的基本描述和技术细节说明。
  • MATLAB.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的鲸鱼优化算法源代码。适用于初学者学习和科研人员参考,帮助用户快速掌握该智能优化算法的应用与开发技巧。 鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm)是依据鲸鱼围捕猎物的行为而设计的。作为群居哺乳动物,在狩猎过程中,它们会协作驱赶并包围目标猎物。
  • (WOA)源23个经典
    优质
    本资源提供完整的鲸鱼优化算法(WOA)源代码及相关文档,并包含23种经典测试函数,适用于算法学习与科研应用。 以鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)为例,测试函数包括23个经典单目标测试函数,可以直接运行,并且支持二次开发。资源包含:23个经典单目标测试函数+WOA算法。