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CPSO_Matlab.rar_CPSO_CPSO_matlab_CPSO代码_基于Matlab的CPSO代码_c

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简介：
该资源包提供了基于MATLAB实现的CPSO（协作粒子群优化）算法源码，适用于复杂问题求解和科研学习。 基于CPSO算法的文章提供了一个可以在MATLAB中运行的代码示例，只需添加测试函数即可执行。

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  • CPSO_Matlab.rar_CPSO_CPSO_matlab_CPSO代码_基于Matlab的CPSO代码_c
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    该资源包提供了基于MATLAB实现的CPSO（协作粒子群优化）算法源码，适用于复杂问题求解和科研学习。 基于CPSO算法的文章提供了一个可以在MATLAB中运行的代码示例，只需添加测试函数即可执行。
     
  • CPSO Python代码
    优质
    CPSO Python代码 是一套基于粒子群优化算法（CPSO）的Python实现工具集，适用于解决各类复杂优化问题。 自己动手编写Python版的PSO算法代码会有不同的收获！
     
  • 基于BM3D的MATLAB代码
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    本项目提供了一个基于BM3D算法的高质量图像去噪解决方案的MATLAB实现，适用于研究与教学。 BM3D算法的Matlab实现是一种高效的图像滤波技术，它结合了块匹配方法与三维变换，具有出色的滤波效果。
     
  • 基于MATLAB的NSGA2代码
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    本段落介绍了一套使用MATLAB编写的非支配排序遗传算法第二版(NSGA2)的源代码。该代码为多目标优化问题提供了有效的解决方案，并包含了详细的注释和示例，适合科研人员与工程师参考学习。 有两个NSGA_II的Matlab代码版本。其中一个与原论文中的算法基本一致，另一个则对算法使用的算子进行了改进。在相同迭代次数的前提下，后者不仅运行速度更快，而且收敛性也更好。这段描述是基于文章【https://blog..net/qq_43472569/article/details/121082682】中的资源进行的总结。 去掉链接和联系方式后的版本如下： 有两个NSGA_II的Matlab代码版本。其中一个与原论文中的算法基本一致，另一个则对算法使用的算子进行了改进。在相同迭代次数的前提下，后者不仅运行速度更快，而且收敛性也更好。
     
  • 基于MATLAB的AID代码
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    本段落介绍了一套利用MATLAB开发的人工智能程序（AID），提供了详细的数据处理、机器学习和深度学习算法实现，适用于科研与工程应用。 基于MATLAB的AID源码
     
  • 基于MATLAB的KPCA代码
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    本简介提供了一段基于MATLAB实现的KPCA（Kernel Principal Component Analysis）代码。该代码适用于数据降维和特征提取任务，并包含详细的注释说明。 KPCA的MATLAB代码在特征提取方面十分有效。
     
  • 基于C++ 11/14的跨平台DSP库_C++_代码_下载
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    这是一款基于C++ 11/14标准开发的跨平台数字信号处理(DSP)库，提供高效、简洁且易于使用的API接口。它支持多种操作系统，并包含丰富的信号处理功能，适合音频和通信等领域应用。 eDSP 是一个用现代 C++ 11 编写的跨平台数字信号处理（DSP）库，利用了C++模板的强大功能来实现一系列标准的 DSP 算法。 该框架专为需要高效且简洁的基本计算，并希望拥有类似MATLAB等其他高级语言界面的用户而设计。eDSP集成了 C++ 和 Python 接口，支持 Windows、Linux、Mac OS、iOS 以及 Android 平台。 既然已经有许多成熟的C++ DSP库存在，那么创建 eDSP 的意义何在呢？它与现有的框架有何不同之处？ 首先，eDSP 是为现代 C++ 开发人员设计的。对于那些寻求一种强大且易于使用的模板化库，并希望保持类似于标准模板库（STL）简洁 API 风格的人来说，它是理想的选择。 具体来说： - eDSP 实现为仅头文件形式的库，方便直接复制和使用。 - 它是一个纯模版库，支持单精度、双精度浮点运算及定点运算。 - 提供了一个简单易用且类似于 STL 的 API 接口。 - 具备高效的实现性能：请参阅已发布的基准测试结果以了解详情。 总的来说，eDSP 目标是提供一个跨平台的解决方案。
     
  • 基于Matlab的自编码源代码
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    本资源提供了一套基于Matlab编写的自编码器（Autoencoder）源代码。适用于机器学习和深度学习领域的研究与应用开发。 自编码器的源代码非常有效，在MATLAB上运行状态良好。
     
  • 基于MATLAB的MOEA/D代码
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的多目标进化算法（MOEA/D）的开源代码。该代码简洁高效，适用于解决复杂优化问题，并支持用户自定义参数调整与评估。 网上流传较广的是MOEA/D Homepage中的Matlab代码，但该版本较为难以理解。我在学习过程中对其进行了重新编写，并添加了详细的注释，希望能对有需要的人有所帮助。为了使逻辑更加清晰，在本人水平有限的情况下使用了大量的循环结构，期待他人能够提出改进意见并与我交流。