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标题: 『视频讲解』matlab神经网络—粒子群算法（PSO）实现函数极值优化 [打印本页]
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 09:43
标题: 『视频讲解』matlab神经网络—粒子群算法（PSO）实现函数极值优化
matlab神经网络—粒子群算法（PSO）实现函数极值优化，视频资源。

Matlab神经网络(九)--粒子群算法（PSO）实现函数极值优化.zip

11.66 MB, 下载次数: 543, 下载积分: 体力 -2 点

很不错的视频资源
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:14
哈哈，自己先顶一下！！
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:16
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:16
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:16
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:17
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:17
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:17
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:17
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:17
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-11 10:18
作者: 闹腾亮    时间: 2013-9-11 13:02
很好，很经典
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:43
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:43
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:43
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:43
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:44
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:44
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:44
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:44
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:44
作者: 哈小王2013    时间: 2013-9-12 08:44
作者: mianba1100    时间: 2013-10-29 13:16
看看，谢谢分享
作者: 老程    时间: 2014-1-27 09:31
谢谢，辛苦啦~
作者: zyz数模    时间: 2014-1-28 18:18
谢谢楼主~~~~~~~~~~
作者: 此号主人已爆肝    时间: 2014-2-2 16:50
好东西，下来看看
作者: 枫桥    时间: 2014-12-12 21:32
下了，希望有用( I9 q8 G7 Q% @! G
作者: J罗    时间: 2015-1-9 13:23
一个算函数最小值的应用，整个算法的思路很清晰，对初学者很有帮助
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作者: tyty20520    时间: 2015-1-25 14:05
谢啦！！！！！！！！！！
5 Q1 I- \! ?# k# ?9 k
作者: ..继续、_Contin    时间: 2015-1-30 21:06
感谢，挺好的视频资源
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作者: lzx1413    时间: 2015-2-1 14:57
感谢楼主，感谢楼主，感谢楼主
( K" M' H  z9 K% ^# q; X  E
作者: 赏花    时间: 2015-2-5 18:38
哈哈，顶一下0 c. ]& g; v& ]5 g
作者: zhanshen1991    时间: 2015-9-9 09:24
谢谢楼主分享
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作者: gwc1995824    时间: 2015-10-28 10:35
顶一个！！！6 v7 k, r/ H6 [8 d/ \" a$ D4 r
作者: ZQL370    时间: 2017-9-18 10:42
非常好的文件
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作者: 645602827    时间: 2018-4-23 19:35
666很好6666666666. q) g6 u, D2 }
作者: 645602827    时间: 2018-4-23 19:37
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作者: G天土生金    时间: 2019-4-19 00:58
谢谢楼主8 J5 `( X. i1 Y9 h, h6 t
作者: 108944215    时间: 2020-2-3 16:06
在找这个方面的资源，学习中
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作者: 2245866641    时间: 2020-2-16 13:33
谢谢楼主！！！
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作者: 八宝二星人    时间: 2020-2-27 10:01
发表回复哇塞
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作者: 捕风人    时间: 2020-11-16 16:31
谢谢分享！3 j. e1 J+ i0 P: X  c* o




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