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BP算法,BP神经网络,遗传算法,神经网络这四者之...

将神经网络的权值和阈值作为染色体的基因,采用实数编码的方式,选择、交叉、变异等,不断进化,直至误差最校示例代码见...

你提供的代码是一个基本的BP神经网络训练过程。一般都是用GA训练,之后再用改进动量法继续训练,直至最后达到目标。 遗...

这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络 属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。 神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是需要“训练”,...

应该没有太大的关系吧,我对遗传算法了解一点,遗传算法主要用来优化神经网络第一次运行时所用的连接权值,因为随机的连接权值往往不能对针对的问题有比较好的收敛效果(Matlab神经网络工具箱自动生成的初始权值其实已经比较好了)。

程序: 1、未经遗传算法优化的BP神经网络建模 clear; clc; %%%%%%%%%%%%%输入参数%%%%%%%%%%%%%% N=2000; %数据总个数 M=1500; %训练数据 %%%%%%%%%%%%%训练数据%%%%%%%%%%%%%% for i=1:N input(i,1)=-5+rand*10; input(i,2)=-5+rand*10; end ou...

就我所知,应该是计算机系中有个人工智能专业学习神经网络和遗传算法,数据挖掘专业也有学习这两种算法的,还有就是数学系的运筹学与控制论专业或计算数学专业,或者管理科学与工程专业,以及系统工程专业。

这个得靠你自己编程实现,没有现成的函数。具体流程如下: 初始化:将各个权值、阈值都作为实数编码,构成染色体,并产生初始种群; 选择、交叉、变异:注意各个概率和交叉方式; 检验:将染色体解码进神经网络,代入样本计算误差。可能你还可以...

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过...

人工免疫系统、序列参数优化、进化多目标、粒子群优化、模糊规则等等都有吧~一个方向就够做的了~~

下面是函数实现的代码部分: clc clear all close all %% 加载神经网络的训练样本 测试样本每列一个样本 输入P 输出T,T是标签 %样本数据就是前面问题描述中列出的数据 %epochs是计算时根据输出误差返回调整神经元权值和阀值的次数 load data % ...

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