主要更新CEC2005中的测试本文KAU将介绍一个2023年发表在1区期刊KBS上的优化算法——星鸦优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm，NOA)[1]该算法由Mohamed Abdel-Basset等于2023年提出，Mohamed Abdel-Basset教授同时也是开普勒、光谱、蜘蛛蜂等优化器的提出者。而本文要介绍的NOA灵感来源于生活在美国西部和加拿

同样，GRU也存在一定可进行优化选择的超参数，若采取经验法或试错法，则有不能获取最优取值组合、时间成本高等问题。优化算法通过对超参数组合的随机生成与更新，能够更快速地获取优解，不失为一种应用方法。前面的文章中KAU已经介绍过很多种优化算法及其改进策略，本文中我也会应用这些算法优化GRU。

前面的文章中作者介绍了许多种优化算法及其改进算法，这里我们以灰狼优化算法为例，其他算法同理。作者的代码很多都是标准化的，其他文章里的算法替换起来也很容易。

对于手写数字识别，常用的数据集就是MNIST手写数字数据集包含0~9这10个数字的手写图片，每个数字都由6万幅训练图像和1万幅测试图像构成，每一张都是28×28（像素）的黑白图像，MNIST数据图像如下，

本文中将遗传算法与自适应混沌粒子群算法进行混合寻优，对比GA-PSO,GA,PSO，其性能得到提升，同时也可以利用作者前面提到过的关于粒子群与遗传算法的多种改进方法进行混合，相信一定也能取得相当好的效果，后续作者也会更新关于混合算法的程序另：如果有伙伴有待解决的优化问题（各种领域都可），可以发我，我会选择性的更新利用优化算法解决这些问题的文章。如果这篇文章对你有帮助或启发，可以点击右下角的赞 (ง

作者在前面的文章中介绍了经典的优化算法——粒子群算法(PSO)，各种智能优化算法解决问题的方式和角度各不相同，都有各自的适用域和局限性，对智能优化算法自身做的改进在算法性能方面得到了一定程度的提升，但算法缺点的解决并不彻底。为了克服使用单一智能优化算法在求解复杂问题中表现出的精度不高、易陷入局部最值、不能在全局搜索等一系列不足，算法融合的思想开始被研究和应用。因此本文将SA与PSO这两种经典算法进

人脸检测与识别作为**计算机视觉**研究的核心内容之一，是一个不断发展的领域，并且还是模式识别、机器学习和数据挖掘等相关学科交叉研究的热点，已经发展成为计算智能的重要研究课题。本文是作者人脸识别系统V1.0，基于MATLAB平台，主要实现人脸识别功能，包含3种人脸识别算法，PCA-最近邻、PCA-SVM、以及深度学习的方法，都在ORL数据集上取得了较高的识别率。

遗传算法原理以及其两种实现方法（工具箱/自编代码），含代码

回归：分类：在上一篇文章中我介绍了极限学习机ELM的实现和优化，极限学习机虽然具有训练速度快、复杂度低、克服了传统梯度算法的局部极小、过拟合和学习率的选择不合适等优点，但在比较复杂的分类、回归等非线性模式识别任务往往需要更多的隐层神经元，导致网络的结构 非常复杂。Huang等人[1]将核函数引入到ELM中，提出了基于核方法的KELM(Kernel ELM)算法，该方法不需要显式地定义映射函数，也不

人脸检测与识别作为**计算机视觉**研究的核心内容之一，是一个不断发展的领域，并且还是模式识别、机器学习和数据挖掘等相关学科交叉研究的热点，已经发展成为计算智能的重要研究课题。本文是作者人脸识别系统V1.0，基于MATLAB平台，主要实现人脸识别功能，包含3种人脸识别算法，PCA-最近邻、PCA-SVM、以及深度学习的方法，都在ORL数据集上取得了较高的识别率。