这是一个研究车牌号码数字识别的综合性工程，从最基本的BP分类，到分别用遗传算法和粒子群算法对BP网络进行优化分类，再到利用Hopfield神经网络对数字进行识别分类。所有代码均能直接运行，并有准备的结果，并且包括数字号码的图像库，识别结果明确。由于本人在此花费了不少精力，所以资源分标了10分，希望能对同学的毕业设计起到作用。
2021-04-05 09:07:43
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为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995 年Eberhart 博士和kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子群优化(Particle Swarm Optimization -PSO) 算法 .
2021-04-03 21:30:55
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遗传算法优化出入库路径，出库货位与入库货位分布在巷道的左右两侧，在作业过程中1次最多只能装载1件货物，固定货架的每个货位尺寸相同，且货架中每个货位也只能存放1件货物。
代码全，运行main函数即可。有文档
2021-03-31 23:49:34
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与传统算法相比，进化算法的特点是群体搜索。进化算法已经被成功地应用于解决复杂
的组合优化问题、图像处理，人工智能、机器学习等领域。但是进化算法存在的问题和缺陷也不能忽视，如早熟、收敛速度慢等。利用思维进化算法的基本思想对于神经网络进行优化。
2021-03-23 14:18:38
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