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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”,...

神经网络并行性和自适应性很强,应用领域很广,在任何非线性问题中都可以应用,如控制、信息、预测等各领域都能应用。 蚁群算法最开始应用于TSP问题,获得了成功,后来又广泛应用于各类组合优化问题。但是该算法理论基础较薄弱,算法收敛性都没...

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”,

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...

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...

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 % ...

遗传算法优化的BP神经网络建模借鉴别人的程序做出的仿真,最近才有时间整理。 目标: 对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模,用1500组数据对网络进行构建网络,500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择,因此容易...

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