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演化神经网络拓扑结构编写的扫雷机器人程序-evolution of neural network topology structure of the mine-sweeping robot procedures
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我个人收集的各类智能算法，共有20多个源代码，包括：遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，微分进化算法，遗传神经网络算法，粒子群SVM算法，粒子群神经网络算法等混合算法-I collect all kinds of intelligent algorithms, a total of more than 20 source code, including: genetic algorithms, ant colony optimization, particle swarm optimization,
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基于MATLAB的差分进化算法优化神经网络的源程序-MATLAB based on the differential evolution algorithm for optimization of neural network source code
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GENNET是一个通过遗传算法优化权重的16个神经元的全连接神经网络。训练目的是使网络在一定假设的激励下，随时间产生同目标函数同样的响应，即:可以把此网络制作为一个任意波形的信号发生器。
程序分3个示例说明遗传算法进化过程中网络输出的变化趋势。可以看出网络输出（蓝色曲线）随着时间变化逐渐逼近目标函数（红色曲线）。此程序不仅可以学习遗传算法，也可以用于研究全连接网络的直观示例。-GENNET is a genetic algorithm to optimize the weights b
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利用遗传算法对两个神经网络模块共同进化的例子，此方法优于对两个模块分别进化-Using the genetic algorithm neural network module of the two examples of co-evolution, this method is superior to the evolution of the two modules were
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人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极
高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真；
而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种
算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合，
构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境
下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。
-Artificia
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介绍了神经网络实现遗传算法模型。
作者J.C.Astor & C.Adami-This artical main discus the model for the evolution using a method of Artificial Neural Network.
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编写改进的差分进化算法，并对神经网络进行优化-improved differential evolution algorithm to optimization the neural network
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遗传算法优化神经网络GA_NN.C语言,同步进化BP网络的拓扑结构和连接权值，避免了网络结构的选择和设计,非常实用。-Genetic algorithm optimization neural network GA_NN.C language, synchronization topology and evolution BP network connection weights, avoiding the selection and design of the network structur
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This code use a Differential Evolution optimization algorithm.
and then optimize the learning rates of neural network.
used is JENKIN s gasro and makey dataset.
-This code use a Differential Evolution optimization algorithm.
and then optimize
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利用差分进化算法对数据进行全局搜索，然后结合神经网络做预测-Using differential evolution algorithm to global search data, and then combined with the neural network prediction
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差分进化方法是一种新的智能算法，可以和多种算法结合，例如神经网络优化；约束性算法；线性算法。-Differential evolution method is a new intelligent algorithm, and can be combined with a variety of algorithms, such as neural network optimization constraint algorithm linear algorithm.
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基于MATLAB的差分进化算法优化神经网络的源程序-MATLAB based on the differential evolution algorithm for optimization of neural network source code
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差分进化算法调节BP神经网络，选用差分进化算法对BP神经网络进行调节(Differential evolution algorithm regulates BP neural network)
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人工智能
第1章 绪论
第2章 刺激响应agent
第3章 神经网络
第4章 机器进化
第5章 状态机
。。。。。。
共25章(Artificial intelligence
Chapter 1 Introduction
Chapter 2 Stimulus Response Agent
Chapter 3 Neural Network
Chapter 4 Machine Evolution
Chapter 5 State Machines
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