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mAtlAB遗传算法改进Bp神经网络

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,因此容易陷入局部最小值.本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值,

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

先自学一下遗传算法和模拟退火法,然后在考虑如何与BP结合起来的,试一下吧!

matlab自动给出的权阈值(应该是全0)----------应该随机初始化究竟遗传算法能优化到什么程度 ------------ 不同的数据集,不同的训练方法,将有不同的结论ga优化神经网络初始权值如果真的那么牛x就好了,从来就没有万能的方法.

1、遗传算法优化BP神经网络是指优化神经网络的参数; 2、因此,对训练时间没有影响.

训练好的权值、阈值的输出方法是: 输入到隐层权值: w1=net.iw 隐层阈值: theta1=net.b 隐层到输出层权值: w2=net.lw; 输出层阈值: theta2=net.b这是我常逛的论坛,你有兴趣的可以看一下.

给你来一段%主程序%数据归一化预处理nntwarn off[pn,minp,maxp]=premnmx(p);pp=(pn 1)/2;[tn,mint,maxt]=premnmx(t);%建立BP网络net=newff(minmax(pp),[15,1],{'logsig

数据有吗?

都是有两种调用方法,一种图形界面的,这个从开始菜单,然后工具,然后从里面找神经网络 neural network,遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的,global optimization.另外 一种通过命令行调用,这个需要你理解你都要做什么,我用神经网络举例.第一步需要先整理出输入变量和输出变量,第二步设计并初始化神经网络,第三部训练,第四部获得结果.如果你想结合这两者,就会更加复杂,详细的你可以再问.我曾经做过用遗传算法优化神经网络的工具.

呵呵,发给你,不过记得给我分啊,我的qq378257104.

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