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GaBp
- 用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络-GA training BP network with the right value, the threshold in order to optimize the neural network
bp_win32
- BPN 網絡演算这是用VCwin32编写的用遗传算法优化神经网络的程序-Error Back-propagation Training Algorithm
geneticalgorithmoptimizationneuralnetwork
- 这个程序是首先使用遗传算法优化神经网络权值和阈值，然后学习神经网络计算。参数的值有些可以根据需要进行修改。神经网络结构是一个简单的三层架构，可根据增加的情况下隐藏层，相应的修改程序。-This program is the first to use genetic algorithm optimization neural network weights and thresholds, then the learning neural network computing. Some of the
遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
- 进行非线性函数拟合且用遗传算法对BP神经网络进行优化(The nonlinear function is fitted and the BP neural network is optimized by genetic algorithm)
MATLAB遗传算法
- 遗传算法和非线性规划的函数寻优，BP神经网络优化(Genetic algorithm and nonlinear programming function optimization, BP neural network optimization)
PSO-bp((matlab
- 实现粒子群算法优化BP神经网络的预测算法(Particle swarm optimization algorithm to optimize the BP neural network prediction algorithm)
chapter3
- 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural networks -- nonlinear function fitting)
pso-elman-3-7-1
- pso优化bp神经网络的权值和阈值，大家可以看看。(PSO optimization BP neural network weights and thresholds, we can see.)
code
- 该代码为基于pso算法优化的PID神经网络的系统控制算法 清空环境变量 粒子初始化 初始种群极值 迭代寻优 最优个体控制(The code is the system control algorithm of PID neural network based on PSO algorithm optimization Empty the environment variable Particle initialization Initial population extremum
遗传算法优化BP神经网络用于非线性函数拟合
- 遗传算法优化的bp神经网络用于非线性函数的拟合。(BP neural network optimized by genetic algorithm for nonlinear function fitting.)
智能优化算法
- 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
智能优化算法资料
- 优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
weimo
- 基于发现蚁群算法优化神经网络是利用蚁群算法在解空间寻找出一组最优的权值和阈值，然后将这一组解带回到神经网络进行细致优化，从而得到最好的权值和阈值。(Found that the ant colony algorithm to optimize the neural network based on Ant Colony Algorithm in the solution space to find a set of optimal weights and threshold based on,
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
MATLAB
- 本书论述在MATLAB环境下如何实现神经网络，包括了常用的神经网络及相关理论，如BP神经 网络、RBF神经网络、SVM、SOM神经网络、灰色神经网络、决策树、随机森林、小波神经网络、NARX神经网络等以及各种优化算法与神经网络的结合。((This book discusses how to realize neural network in MATLAB environment, including the commonly used neural network and related the
基于遗传算法优化BP神经网络的非线性预测
- 针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作(Aiming at the disadvantage that the initial weights and thresholds of BP neural network are randomly selected, genetic algorithm is used to optimize the initial weights and
遗传算法优化BP网络(用于电力负荷预测预测）
- 遗传算法改进的bp神经网络精准预测符合数据(Precision prediction coincidence data of BP neural network improved by genetic algorithm)
GABP
- GABP，遗传算法优化神经网络（BP)进行预测 ，优化前后对比，可套用在其它模型。(GABP, genetic algorithm optimization neural network (BP) for prediction, optimization before and after comparison, can be applied to other models.)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part
基于天牛须搜索算法优化BP神经网络
- 天牛须优化算法及其对BP神经网络的优化。(The optimization algorithm and its application to BP neural network)