《表2：对比结果：以云计算资源为基础实现粒子群算法的优化》

《表2：对比结果：以云计算资源为基础实现粒子群算法的优化》   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《以云计算资源为基础实现粒子群算法的优化》


  1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

输出层的主要目的就是调整线性权值，使用线性优化策略，所以其学习速度比较快，使输出为F(Xi），那么：

图表编号XD00116452300    严禁用于非法目的
绘制时间2019.12.15
作者张乐
绘制单位晋中职业技术学院
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表3 计算结果：基于免疫粒子群算法的车间天车调度优化研究》2020.12.01
  2. 《表2 各优化结果对比：基于改进粒子群算法的室内可见光通信系统灯源布局》2021.01.15
  3. 《表1 三种算法性能比较：基于膜计算粒子群优化的FastSLAM算法改进》2020.05.01
  4. 《表3 算法寻优结果对比：基于多策略自适应粒子群算法的电网无功优化》2020.08.25
  5. 《表2 惯性权重对比：基于灰狼优化的反向学习粒子群算法》2020.04.01
  6. 《表2 成本计算结果：基于改进粒子群算法的海上风电汇集方式与并网优化研究》2019.12.26
  7. 《表4 行为迭代：基于粒子群优化算法的算法实现及建筑生形——模拟鸟类觅食形态的建筑雏形设计》2020.02.10
  8. 《表1 获取初始鸟群：基于粒子群优化算法的算法实现及建筑生形——模拟鸟类觅食形态的建筑雏形设计》2020.02.10
  9. 《表2 设置行为条件：基于粒子群优化算法的算法实现及建筑生形——模拟鸟类觅食形态的建筑雏形设计》2020.02.10
  10. 《表3 计算适宜度：基于粒子群优化算法的算法实现及建筑生形——模拟鸟类觅食形态的建筑雏形设计》2020.02.10
  11. 《表5 轨迹生成：基于粒子群优化算法的算法实现及建筑生形——模拟鸟类觅食形态的建筑雏形设计》2020.02.10
  12. 《表4 优化粒子群算法拟合计算表》2020.01.01
  13. 《表5 噪声值计算：基于粒子群算法的永磁同步电机噪声的优化》2019.09.10
  14. 《表4 转矩值计算：基于粒子群算法的永磁同步电机噪声的优化》2019.09.10
  15. 《表2 不同算法性能对比：基于粒子群参数优化的同构双种群蚁群算法》2019.09.18
  16. 《表2 粒子群算法优化结果》2019.05.10
  17. 《表2 粒子群算法优化结果》2019.05.10
  18. 《表1 优化结果对比表：一种基于粒子群算法的减速器优化设计》2018.12.28
  19. 《表3 利用粒子群优化算法和改进后的算法效果对比2》2019.12.01
  20. 《表2 利用粒子群优化算法和改进后的算法效果对比1》2019.12.01

随机翻阅

《表1 7N01铝合金的化学成分质量分数》 《表3 方差分析表：红枣水溶性膳食纤维提取工艺优化试验》 《表6 我国马铃薯淀粉中农药残留限量指标与俄罗斯比对》 《表2 斜拉索临时张拉力控制表》 《表5 模型拟合结果：基于logistic回归分析的路段人行横道机动车让行研究》 《表3 有/无脑部病变组MHP患者MoCA得分的Ma nn-Whitne y检验》 《表2 恢复率和不可恢复柔量计算结果》 《表2 两组完全退热时间、临床症状消失时间与住院时间比较 (±s, d)》 《表6 描述统计：基于SPSS软件对大学生寝室用电安全意识的分析——以四川师范大学为例》 《表2 不同风电预测功率下的调度结果Table 2 Scheduling results with different forecasting wind power》