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Bppssopcnna
- 一种基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧与神经网络滤波方法。。运用粒子群优化算法(PSO)确定pcnn图像滤波参数，对图像进行滤波 -Pulse Europe and the neural network filtering method based on particle swarm optimization (PSO) to determine the parameters. . Particle swarm optimization (PSO) to determine the
PSO-RBF-5
- 一个基于粒子群优化径向基神经网络参数的程序-A radial basis function neural network parameters based on particle swarm optimization program
Aqpsozipn
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。 -This paper presents a new method of network anomaly detection based on quantum particle swarm
PSO_GA_RBF11
- 粒子群的程序，粒子群优化rbf神经网络，是一段很好的程序，希望对大家有用-Program of particle swarm particle swarm optimization rbf neural network is a good program, and hope to be useful
PSO-BP
- pos pb matlab 粒子群优化的人工神经网络-pos pb matlab
program
- 编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
matlabGA-PSOBP
- 遗传算法通用程序 粒子群优化bp神经网络程序 本人已经测试 欢迎探讨-General Program particle swarm genetic algorithm optimization bp neural network program I have tested welcome to explore
PSO-bp
- 基于粒子群优化算法和BP神经网络的混合算法，用于求解复杂问题！-The hybrid algorithm of particle swarm optimization algorithm based on BP neural network and, for complex problem solving!
PSO-bp
- 粒子群优化BP神经网络，代码通俗易懂，学习一下-PSO Optimize BP neural network, the code easy to understand
PSOt
- 这是一个PSO工具箱实现通用，具有跟踪变化的alpha版本一起Trelea类型环境。它可以搜索最小值，最大值，或距离。非常容易使用， 任何功能相当不错的文档（类型和帮助它应该告诉你，你需要什么），并会利用矢量化成本函数。它使用类似的语法来Matlab的优化工具箱。包含一套静态和动态测试功能。它也包括一个专用的基于粒子群的神经网络培训师与Mathwork的神经网络工具箱的使用。-optimization toolbox for matlab.May be distributed freely
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)
PSO
- 粒子群优化算法可以用于优化很多其他算法，比如说变分模态分解，经验模态分解，神经网络，支持向量机等等(The particle swarm optimization is use to optimize parameters)
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)
hybrid_PSO___GD_training_of_RFNN
- 混合粒子群优化的神经网络训练完整代码，matlab实现(hybrid particle swarm optimization for RFNN training implemented by matlab)
PSO-BP
- 粒子群算法优化BP神经网络，可用于指标预测(BP neural network optimized by Particle swarm optimization (PSO) that can be used for index prediction)
pso优化bp神经网络的程序
- 一种基于粒子群算法的bp神经网络优化，程序可用。(A BP neural network optimization based on particle swarm algorithm is available.)
PSO_BP
- 用粒子群算法对BP神经网络进行训练 亲测可用！(BP Neural Network Training with Particle Swarm Optimization Pro-test is available!)
PSO-BP程序
- 用粒子群优化BP神经网络matlab代码 %以下是训练数据，前4列为输入，第5列为输出 5.700 3.800 0.3175 2.33 2310 4.550 3.050 0.3175 2.33 2890 2.950 1.950 0.3175 2.33 4240 1.950 1.300 0.3175 2.33 5840 1.400 0.900 0.3175 2.33 7700 1.200 0.800 0.3175 2.33 8270 1.050 0.700 0.3175
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
pso-elm
- 极限学习机，单隐层前馈神经网络，算法源程序。(Extreme learning machine, single hidden layer feedforward neural network, algorithm source code.)