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遗传算法优化灰色案例推理的财务困境预测
企业财务困境预测是财务实务界和理论界关注的热点问题之一。为了有效识别出在未来两年内有可 能陷入财务困境的企业,该文提出了一种遗传算法优化灰色案例推理的新方法进行企业财务困境预测,并采 用实证研究予以验证。理论研究中主要构建了财务困境预测的企业案例描述、基于灰色相似度的k近邻案例 检索、基于相似度加权投票组合的评价结果集成和基于遗传算法的案例特征权重向量优化等四个关键内容。 实证研究中,收集了270个上市公司ST前一年和前两年的数据为初始样本,通过格点搜索技术进行参数优 化,采用余一交叉验证准确
所属分类:
其它
发布日期:2009-09-12
文件大小:407kb
提供者:
sinkochen
基于遗传算法的前向神经网络结构优化
对近几年应用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化设计前向神经网络结构的研究进行了评述。指出了神经网络结构优化设计的重要性和目前各种方法存在的不足。介绍了神经网络结构设计原理和应用GA优化设计神经网络应着重考虑的两个问题:即结构表达策略和适应度函数设计。分别对近来应用GA优化设计多层感知器、径向基函数神经网络和径向基概率神经网络结构的研究进行了细致介绍和分析。指出了目前研究工作的不足和未来研究工作的发展方向。
所属分类:
网络基础
发布日期:2008-02-22
文件大小:177kb
提供者:
boomzip
神经网络 MATLAB神经网络应用设计
张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4
所属分类:
网络基础
发布日期:2010-12-02
文件大小:19kb
提供者:
qq112964734
基于遗传算法的神经网络优化方法
基于遗传算法的神经网络优化方法
所属分类:
其它
发布日期:2011-12-07
文件大小:470kb
提供者:
toooyaaa
【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器
一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术,应用自适应噪声抵消技术,可在未知外界干扰源特征,传递途径不断变化,背景噪声和被测对象声波相似的情况下,能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲,自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展,简单的说,把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端,而它的输入端改为噪声干扰端,由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉,这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中
所属分类:
硬件开发
发布日期:2012-12-30
文件大小:2kb
提供者:
mmfile
一种基于遗传算法的RBF神经网络优化方法
一种基于遗传算法的RBF神经网络优化方法,文档
所属分类:
数据库
发布日期:2013-12-05
文件大小:103kb
提供者:
u013059772
永磁直线电机遗传算法模糊神经网络失步预防策略
针对垂直运动的定子绕组不连续永磁直线电机因扰动使其运行失去同步而不能稳定、安全运行这一问题,将模糊控制、神经网络控制和遗传算法有机结合起来,构建了基于遗传算法模糊神经网络的双模态复合控制结构的永磁直线电机失步预防策略.侧重介绍了该控制模型的构成及工作原理,模糊神经网络的设计及参数的优化方法.仿真试验结果表明,该控制策略精确、可靠、控制方法简单,能够有效地提高垂直运动的定子绕组不连续永磁直线电机及其传动系统的稳定性、安全性.
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-17
文件大小:727kb
提供者:
weixin_38602189
基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测
针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-03
文件大小:242kb
提供者:
weixin_38724247
基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测
基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测,楼旭伟,楼辉波,为提高径向基(RBF)神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传�
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-10
文件大小:251kb
提供者:
weixin_38714910
基于遗传算法优化BP神经网络的提升机制动系统故障诊断
针对提升机故障诊断系统的复杂性,利用浮点数编码的遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,再按BP算法沿负梯度方向进行网络学习直至收敛,构建起遗传算法优化BP神经网络的诊断方法。将此诊断方法应用于2JTP-1.2型提升机液压制动系统,诊断结果表明,该方法用于提升机液压制动系统常见故障诊断可行。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-30
文件大小:293kb
提供者:
weixin_38606206
基于模糊混合智能算法的风险投资约束模型
基于可信性理论,提出一类新的带有模糊参数的风险投资机会约束模型。由于提出的风险投资问题包含带有无限支撑的模糊变量参数,因此它是一个无限维的优化问题。为了求解这个模糊优化问题,这里将逼近方法嵌套到神经网络和遗传算法中产生一个基于遗传算法的混合智能算法求解本文提出的带有模糊参数的风险投资机会约束问题。最后,给出一个数值例子来表明所设计模型和算法的实用性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-06
文件大小:446kb
提供者:
weixin_38592455
基于遗传算法优化的RBF神经网络的压力传感器故障诊断
提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络故障诊断方法,此诊断方法首先利用小波包分解的方法对传感器电路的各种故障数据进行特征提取,再将所得的特征向量输入到遗传算法优化的RBF神经网络进行故障诊断。经过MATLAB仿真,此故障诊断方法不仅对传感器故障进行准确分类,而且提高了BP神经网络的收敛性,从而验证了此方法是可行的。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-03
文件大小:287kb
提供者:
weixin_38657465
基于遗传算法优化小波神经网络的井下电缆故障测距方法
针对煤矿井下电网发生单相接地故障后定位困难,现有测距方法可靠性及测距精度低等问题,提出基于故障后暂态电气量由遗传算法优化小波神经网络,实现井下电缆馈线单相接地故障测距的方法。通过不同过渡电阻,故障距离情况的仿真结果表明,基于遗传算法优化的小波神经网络能实现准确故障测距,且较之基于BP算法小波神经网络的测距方法,其在测距精度和收敛时间方面表现更优。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-13
文件大小:283kb
提供者:
weixin_38685793
基于优化神经网络的三相全控整流电路故障诊断
研究了递阶遗传算法用于神经网络的参数确定问题,以期利用递阶遗传算法的二级编码结构解决以往同时优化神经网络结构、权值、阈值效率不高的难题。此外,建立了三相桥式全控整流电路的故障模型,并对几种常见故障进行了仿真分析。最后,将自适应递阶遗传算法用于三相桥式全控整流电路的故障诊断,仿真验证了该方法的准确性和实用性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-22
文件大小:241kb
提供者:
weixin_38742954
通信与网络中的基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿(一)
摘要: 针对自动气象站采用的HMP45D 型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法( genetic algorithm,GA) 对反向传播( back propagation,BP) 神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP 神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-20
文件大小:157kb
提供者:
weixin_38739942
基于遗传神经网络的激光诱导击穿光谱元素定量分析技术
提出了一种基于遗传神经网络定量分析模型的激光诱导击穿光谱(LIBS)分析技术。采用误差反向传播(BP)算法构造三层神经网络(ANN)结构,通过遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化,并将该定量分析模型与LIBS技术有机结合,实现了元素含量的高精度检测。对土壤中的Ba和Ni元素进行定量检测,平均相对误差分别为4.15%和6.06%,相关系数分别为0.983和0.990,检测精度明显优于BP-ANN方法和光谱分析中常用的内标法。研究表明遗传神经网络建模方法具有很好的预测效果,为LIBS技术进行元素高精
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-12
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38640242
基于粒子群遗传算法的BP神经网络摄像机标定
:摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤,标定的精度直接关系到三维重构结果的逼.真程度。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数、计算费时费力等问题,提高摄像机标定的精度和速.度,将粒子群遗传算法(particle swarm optimization genetic algorithm,PSO-GA)应用于摄像机标定中。对参.数进行粒子群算法优化后,再使用遗传算法中的选择、交叉和变异等操作进行参数优化,以实现粒子群算法与.遗传算法的融合。结合后的算法全局搜索能力较强,收敛速度更快,优
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-11
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38629920
基于人工神经网络和遗传算法的激光器参数全局优化方法
提出了一种新颖的基于人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的激光器参数全局优化方法,建立激光器输出功率的人工神经网络模型,来模拟激光器参数对输出功率的综合影响机理,进而以该模型作为目标函数,采用遗传算法对激光器参数进行全局优化。以平凹腔单横模氦氖激光器为例验证了该方法的可行性和有效性。对相同参数的激光器,人工神经网络模型的仿真数据与实验数据的均方根误差为0.0127 mW。应用该方法对其他参数全局优化后激光器预期输出功率比实验室已有的同等尺寸的激光器大,说明了该方法的有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-10
文件大小:2mb
提供者:
weixin_38672800
基于遗传算法优化神经网络的藻类繁殖状态软测量方法
为了提高BP神经网络模型对海洋藻类生长状态软测量的准确性,提出了一种基于遗传优化算法优化BP神经网络的软测量方法。利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,再将该预测结果与传统BP网络预测模型的预测结果进行对比。对仿真结果进行有效性验证后,结果表明,通过这种软测量方法,经遗传算法优化后的BP神经网络可以在更短的时间里创造更高的预测准确性,大大提高了对海洋藻类生长状态预测的效率。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:952kb
提供者:
weixin_38557768
基于遗传小波神经网络的海杂波预测
根据相空间重构理论,提出了一种基于遗传小波神经网络(GA-WNN)的混沌时间序列预测方法。根据takens理论,计算出相空间重构所需延迟时间和嵌入维数。采用小波神经网络的构造和算法,将遗传算法用于网络参数优化,为混沌时间序列预测提供可靠依据。为验证模型的可靠性,使用IPIX雷达数据进行多步预测,仿真结果表明这个确定性的模型可以根据海杂波已知数据预测未来值的变化。与传统神经网络预测相比,遗传小波神经网络预测方法的拟合精度和预测精度更好。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-29
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38654415
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