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完整的BP-Adaboost-GA算法，附带数据和Matlab代码，个人整理版。

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简介：
本资源提供完整BP-Adaboost-GA算法实现，包括所需数据集及详尽注释的Matlab代码，便于研究与学习。 自己整理的bp-Adaboost-ga代码使用了Matlab语言编写，可以进行优化和预测。

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  • 完整的BP-Adaboost-GA算法，附带数据和Matlab代码，个人整理版。
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    本书《个人档案管理系统汇编》提供了一个全面的教程和完整的代码示例，指导读者如何开发并实现一个功能完备的个人档案管理软件。适合编程爱好者和技术初学者参考学习。 在汇编课程设计中，我完成了一个关于个人档案管理的报告。该报告内容完整，并包含所有代码供有兴趣的人参考和实践修改。
     
  • MATLAB中的多维GA函数优化 - 完整代码
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  • 基于Matlab的GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP及BP算法的多输入单输出回归预测（含完整源码与数据）
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    本文提出并比较了四种回归预测方法——GA-APSO-MBP，GA-MBP，MBP和BP，在Matlab环境下应用于多输入单输出系统，并提供了完整的代码和实验数据。 1. 使用Matlab实现GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP以及标准的BP神经网络进行多输入单输出回归预测（包含完整源码和数据）； 2. 对比改进遗传算法与粒子群优化方法用于双层BP神经网络，包括遗传优化后的双层结构、未经过遗传算法优化的双层结构及单一层次BP神经网络； 3. 输入为7个特征变量，输出单个结果；运行环境要求Matlab 2018及以上版本； 4. 编程特点：采用参数化编程方式，易于修改各参数值，并且代码逻辑清晰、注释详尽。 5. 推荐对象包括计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生，在课程设计、期末作业或毕业项目中可作为参考内容使用； 6. 作者简介：某知名公司高级算法工程师，拥有8年运用Matlab和Python进行智能优化算法研究与神经网络预测的实战经验；擅长领域涵盖信号处理、元胞自动机等多种仿真实验。
     
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  • EM算法的完整Matlab代码
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