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利用PSO训练BP神经网络的MATLAB源码-use PSO training Neural Network MATLAB source
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改进版的bp神经网络算法编程
可以正常运行
-An improved version of the bp neural network algorithm to the normal operation of programming
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关于PSO优化后文本聚类的算法--MATLAB-Text on the PSO clustering algorithm optimized- MATLAB
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将PSO算法应用于神经网络训练的方法,并与BP 算法做了对比仿真实验。-The PSO algorithm is applied to neural network training methods, and BP algorithm was compared with the simulation.
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PSO算法简单、易实现且参数较少，现已被应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域-PSO algorithm is simple, easy to implement and less parameters, have been applied to function optimization, neural network training, fuzzy system control and other applications of genetic algorit
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matlab中基于模拟退火法的粒子群BP神经网络计算程序-matlab simulated annealing method based on BP neural network computing PSO program
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用粒子群算法优化rbf神经网络算法的源程序-Using the particle swarm optimization algorithm to optimize the neural network algorithm
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粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序。分为无隐含层、一隐含层、二隐含层。运行DemoTrainPSO.m即可-Particle Swarm Optimization (PSO) used neural network optimization program. Divided into no hidden layer, a hidden layer, two hidden layers. You can run DemoTrainPSO.m
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PSO粒子群算法改进的BP神经网络，更改文件位置后即可使用-PSO PSO improved BP neural network can be used to change the file location
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基于粒子群的神经网络优化算法的应用，在土壤水分特征曲线中的应用。-Neural network based on particle swarm optimization algorithm applied in the soil moisture characteristic curve application.
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采用粒子群算法PSO优化BP神经网络，进行风电功率预测，含实际数据和案例-Particle swarm optimization PSO BP neural network for wind power prediction, including the actual data and case
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应用粒子群算法来寻找BP神经网络最优的初始权值还有阈值，本程序主要是以此来拟合函数，读者可以根据需要，小小地修改一下BP神经网络的代码，可以实现诸如模式识别等功能，收敛效果很好，-Application of particle swarm algorithm to find the optimal initial BP neural network weights as well as the threshold value, the procedure is a way to fit func
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基于灰色神经网络的预测，包括基础的灰度网络预测和经过PSO算法优化后的灰度神经网络预测的matlab代码-Grey prediction based on neural network, including basic network prediction gray and through PSO algorithm optimized gray neural network prediction matlab code
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分别使用PSO和GA优化BP神经网络的参数，用于非线性函数拟合(PSO and GA are used to optimize the parameters of the BP neural network for nonlinear function fitting)
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本文件是一个完整的粒子群优化神经网络的项目实例(This document is a complete particle swarm optimization neural network example of the project)
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粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。
源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。(The particle swarm optimization (PSO:Part
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通过粒子群算法训练神经网络，实现一个简单的人工智能算法(Training neural network through PSO)
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粒子群算法优化BP神经网络，使用matlab平台实现，解决了BP神经网络速度较慢的问题(Particle swarm optimization (PSO) optimization of BP neural network)
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粒子群算法优化广义回归神经网络的代码，具有很好的借鉴意义。(Particle swarm optimization (PSO) algorithm optimizes the code of generalized regression neural network, which has a good reference value.)
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利用PSO蚁群算法改进的BP神经网络，收敛性很好！很实用(The BP neural network improved by PSO ant colony algorithm has good convergence. Very practical)
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