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标准遗传算法与多种群遗传算法Matlab代码，求解函数最值，GA包含交叉变异。多种群遗传算法MPGA包含移民操作。

HRV分析 一组用于分析心电图数据集以提取心率变异性及其功率谱分析的程序。 对于功率谱，使用了四种不同的方法：a) 傅立叶 b) 韦尔奇周期图（基于傅立叶） c) Burg 自回归 d) Yulear 自回归。 如果您要使用或修改和使用上述程序，请访问以下文件： (1) ML Stavrinou、GC Sakellaropoulos、E. Trachani、V. Sirrou、P. Polychronopoulos、G. Nikiforidis、E. Chroni，心率变异性光谱分析中的方法论问题：在癫痫患者中的应用，生物医学信号处理和控制，卷。 13，第 1-7 页，2014 年。 论文中还使用了这些程序： (2) 不受深部脑刺激影响的帕金森病心率变异性，Trachani E，Constantoyannis C，Sakellaropoulos GC，Stavrinou ML，N

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均匀变异MATLAB代码用零击不变和有效的视觉搜索找到任何Waldo 作者：张梦蜜，冯家石，马敬德，林周慧，赵琦和加布里埃尔·克雷曼（Gabriel Kreiman） 该存储库包含用于不变且有效的视觉搜索的零镜头深度学习模型的实现。 我们的论文发表在《自然通讯》上。 免费获取我们的手稿，补充材料 项目介绍 在混乱的场景中搜索目标对象是日常视力中的一项基本挑战。 视觉搜索必须具有足够的选择性，以将目标与干扰因素区分开，目标的外观不变，有效避免图像的详尽探索，并且必须通过零镜头训练来概括定位新颖的目标对象。 在广泛的类别特定培训之后，先前的工作重点是寻找目标的完美匹配。 在这里，我们首次展示了人类可以高效而不变地在复杂场景中搜索自然物体。 为了深入了解引导视觉搜索的机制，我们提出了一种具有生物启发性的计算模型，该模型可以有选择地，不变地和有效地定位目标，并推广到新颖的对象。 该模型为在自然场景中搜索过程中自下而上和自上而下的信号集成机制提供了近似值。 刺激物 目标 我们的模型预测的注意力图 固定的地方 前提条件 该代码已在MAC OSX和Ubuntu 14.04中成功测试。 仅需要CPU。