鱼鹰专题

【无人机三维路径规划】基于鱼鹰算法OOA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

% 初始化遗传算法参数 population_size = 50; % 种群大小 max_generations = 100; % 最大迭代次数 mutation_rate = 0.1; % 突变率 % 定义目标函数（适应度函数） fitness_function = @(x) calculate_fitness(x); % 定义路径规划问题的约束函数 constraint_function

【BP时序预测】基于鱼鹰算法OOA优化BP神经网络实现温度数据预测算法研究附matlab代码

以下是一个大致的步骤和MATLAB代码框架：数据准备：准备用于训练和测试的温度数据集。初始化BP神经网络：定义神经网络的结构（如隐藏层的数量和每层的神经元数量）。定义适应度函数：这是优化算法的目标函数，它应该根据神经网络的预测性能（如均方误差MSE）来评估神经网络的权重和偏置。鱼鹰算法（OOA）：初始化：随机生成一组神经网络权重和偏置作为鱼鹰的初始位置。评估：使用适应度函数评估每个鱼

8.基于鱼鹰优化算法(OOA)优化VMD参数(OOA-VMD)

代码原理鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA）是一种基于仿生学原理的启发式优化算法，它模拟了鱼鹰觅食的行为，通过调整搜索空间中的个体位置来优化目标函数。鱼鹰优化算法可参考：鱼鹰优化算法(Osprey optimization algorithm,OOA)在优化VMD参数分解层数K和二次惩罚系数时，可以采用以下步骤： 1. **初始

时序预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测目录时序预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据)； 2.数据集为excel，单列时间序列数据集，运

回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测目录回归预测 | Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现OOA-HKELM鱼鹰算法优化混合核极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Ma

回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测目录回归预测 | Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述 1.Matlab基于OOA-SVR鱼鹰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 2

智能优化算法应用：基于鱼鹰算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于鱼鹰算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码文章目录智能优化算法应用：基于鱼鹰算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.鱼鹰算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用鱼鹰算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无线传感网

鱼鹰软件副总裁受邀2017公关区域高峰论坛发表主旨演讲

近日，第五届中国公关区域高峰论坛在宁波隆重举办，来自北京、上海、广州、深圳、天津、重庆、沈阳、长春、大连、济南、青岛、郑州、武汉、合肥、南京、无锡、苏州、杭州、宁波、厦门、福州、长沙、成都、昆明等30个城市最具代表性的70家区域公关公司的100多位总裁和精英再度聚首，总结分享2016年公关市场的成果，展望2017年区域公关市场发展战略和机遇。活动现场图片鱼鹰软件受邀参加本次活动，副总裁樊瑞

鱼鹰软件荣获“北京广告产业发展30周年”杰出贡献单位奖

2017年7月14日下午，北京广告协会成立30周年暨北京广告产业发展30周年颁奖典礼在北京国家广告产业园区隆重召开，表彰和激励30年来对北京广告产业作出贡献的单位和个人，鱼鹰软件荣获“北京广告产业发展30周年”杰出贡献单位奖。现场图片鱼鹰软件多年来一直专注于广告传媒行业企业管理，致力于为广告传媒行业内部运营管理加力，产品覆盖客户管理、媒介排期、合同管理、项目管理、采购及供应商管理、预算及

智能优化算法应用：基于鱼鹰算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于鱼鹰算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码文章目录智能优化算法应用：基于鱼鹰算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.鱼鹰算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用鱼鹰算法进行无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无线传感网络节点模型

分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测

分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测目录分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述 1.Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测（完整源码和数据) 2.优化参数为：学习率，批量处

Python：鱼鹰优化算法（Osprey optimization algorithm，OOA）求解23组基本测试函数

一、鱼鹰优化算法简介鱼鹰优化算法（Osprey optimization algorithm，OOA）由Mohammad Dehghani 和 Pavel Trojovský于2023年提出，其模拟鱼鹰的捕食行为。鱼鹰是鹰形目、鹗科、鹗属的仅有的一种中型猛禽。雌雄相似。体长51-64厘米，体重1000-1750克。头部白色，头顶具有黑褐色的纵纹，枕部的羽毛稍微呈披针形延长，形成一个短的羽

基于鱼鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码

基于鱼鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码文章目录基于鱼鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.鱼鹰优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 鱼鹰算法应用 4.测试结果：5.Matlab代码摘要：本文主要介绍如何用鱼鹰算法优化BP神经网络，利用鸢尾花数据，做一个简单的讲解。 1.鸢尾花iris数据介绍