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搜索资源列表

  1. 遗传算法优化神经网络的拓扑结构与权值

  2. 摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式. 本文在此基 础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权 值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法 的盲目性. 实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网 络性能更优异,方法更合理. 关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-19
    • 文件大小：484kb
    • 提供者：sd_junxi

  1. 基于遗传神经网络的个人信用评估模型的研究

  2. 基对当前传统个人信用评价体系中的种种问题，提出了一种基于遗传神经网．络(GA-NN)的个人信用评估模型．利用 BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性，并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值．弱化了评价中 的人为因素，提高了评价结果的准确性和权威性，解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题。实例研究 表明，遗传神经网络的评价模型是令人满意的。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-06-14
    • 文件大小：409kb
    • 提供者：laofian

  1. 利用GA-BP神经网络算法的应用实例之MATLAB程序

  2. 利用GA-BP神经网络算法的应用实例之MATLAB程序，有很详细的中文注释，大家可以根据实际的数据修改相应的参数！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-21
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：mei5051766

  1. 基于GA_BP神经网络的专利技术产业化全过程评价研

  2. 基于GA_BP神经网络的专利技术产业化全过程评价研

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-21
    • 文件大小：140kb
    • 提供者：mei5051766

  1. 股票预测神经网络

  2. A fusion model of HMM, ANN and GA for stock market forecasting.pdf 股票预测，使用方法：HMM，ANN（神经网络），GA（遗传算法）等

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-02-03
    • 文件大小：304kb
    • 提供者：xcrocuses

  1. 遗传算法优化RBF神经网络程序

  2. 采用遗传算法优化RBF神经网络，其中包括优化RBF的拓扑结构，中心点和宽度

  3. 所属分类：专业指导

  1. BP神经网络的数据分类算法matlab源码

  2. 人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力，近年来引起了众多学者的兴趣与参与，已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用中，约90％的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别／分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而，由于BP算法是一种梯度下降搜索方法，因而不可避免地存在固有的不足，如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-25
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：checkpaper

  1. GABP神经网络摄像机标定

  2. 基于GABP神经网络的摄像机标定算法，matlab编程实现

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-21
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：u012914930

  1. 遗传算法与BP神经网络

  2. 本文研究用遗传算法优化BP神经网络，既可以用遗传算法优化神经网络的连接权值，又可以优化神经网络的拓扑结构，还可以用遗传算法同时优化BP神经网络的权值、阈值和网路拓扑结构。传统BP神经网络的权值通过梯度下降来求最佳值，易陷入局部最优。而BP神经网络的拓扑结构，从原理上，只要有足够多的隐层和隐节点，即可实现复杂的映射关系，但是如何根据特定的问题来具体确定网络的结构尚无很好的方法，仍需要凭借经验和试凑。由于遗传算法具有优化对象模型无关性、鲁棒性强、随机性、全局性以及适用并行处理等优点，能够快速优化网

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-06-13
    • 文件大小：326kb
    • 提供者：huohuihui

  1. 神经网络理论与Matlab7实现资料

  2. 神经网络理论与Matlab7实现资料，供大家学习参考

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-08-30
    • 文件大小：23kb
    • 提供者：imkunkun

  1. GA&bp 遗传算法与神经网络结合示例

  2. GA&bp 遗传算法与神经网络结合示例，从网上搜集来的资料，仅供学习

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-08-30
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：imkunkun

  1. GA优化BP神经网络

  2. 这是一个用遗传算法优化bp神经网络作模式识别的，说的直观一点就是用来做分类的，这里涉及的数据多维输入多维输出，大家可以根据自己要解决的问题进行改动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-06-09
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：yinqinihao6

  1. ga-bp神经网络程序

  2. 程序压缩包，为bp遗传神经网络程序，亲测决定运行成功。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-11-16
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：wangyao1024

  1. 遗传算法优化神经网络

  2. 遗传算法优化神经网络实例，遗传算法GA—模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。可适用于IT/计算机领域，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-09
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：u012862669

  1. 利用遗传算法优化神经网络，实数编码

  2. 利用遗传算法优化神经网络，采用实数编码，代码完整可运行

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-20
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：manxi0025

  1. 基于GA-BP神经网络的变压器故障诊断

  2. 提出利用GA-BP神经网络的系统对变压器的故障诊断进行优化。利用GA遗传算法优化BP的初始权值,得到GA-BP神经网络。同时使用L-M算法训练GA-BP,使其可精确识别故障变压器内部的气体含量变化,并针对变压器故障诊断过程进行高效处理。GA-BP神经网络具备模糊算法,具有计算快速和判断准确等优点,可在很多的领域内保障电气安全,因而其具有良好的发展前景。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演

  2. 高密度电法技术在煤矿地质灾害勘探中发挥着重要的作用。近年来,以BP(Backpropagation)神经网络为代表的一类非线性反演方法被广泛运用到高密度电法的反演中。针对BP神经网络方法在高密度电法反演中存在的易陷入局部极小、收敛缓慢、反演精度差等问题,将BP神经网络算法与遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA算法)联合演算,实现高密度电法的二维非线性反演。通过典型地电模型对该方法进行验证,结果表明遗传算法能有效优化BP神经网络的权值和阈值,提高了算法的全局寻优性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：370kb
    • 提供者：weixin_38665944

  1. 基于遗传BP神经网络的煤矿爆破振动特征参量预测

  2. 为了解决矿区爆破振动产生的危害大、影响因素多、特征参量监测结果离散和计算非线性的问题,通过建立基于遗传算法优化BP神经网络预测模型来拟合煤矿爆破振动参数与特征参量之间的非线性关系,并采用该模型对煤矿爆破振动特征参量进行了准确的预测。研究结果表明:在实际工程中,GA-BP神经网络模型对确定不容易测量的爆破振动特征参量能有效预测,同时又能节约大量人力和财力;GA-BP神经网络预测模型较经验公式、BP神经网络预测模型有更强的解决复杂非线性问题能力,其预测值与实际值的相对误差在10%以内,不易陷入局部极

  3. 所属分类：其它

  1. 通信与网络中的基于GA和神经网络的非线性特征变换

  2. 摘要：在分析传统方法的基础上，将GA与神经网络相结合，提出了一种特征变换的新方法，二者优势互补，通过与传统的特征选择方法比较，用实例验证了该方法的正确性和可信性。      关键词：GA 神经网络 特征选择 特征变换 在机器学习和KDD领域，事物的属性和属性取值反映了事物的本质和度量，为了描述一致，统称为模式特征。在传统文献中，模式特征一般分为物理特征、结构特征和数学特征[1-2]。 物理特征和结构特征容易被人类感官所接受，便于直接识别对象。在人工智能领域，物理特征和结构特征以数学特征的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：121kb
    • 提供者：weixin_38724333

  1. 一种改进GA神经网络棉花杂质检测算法

  2. 棉花杂质检测是棉花加工产业的关键步骤，直接影响棉花的质量及价格。为了有效地把杂质从棉花中脱离出来，我们通过在YCbCr颜色空间下，基于杂质与棉花的色调信息差，提取二者的样本，采用BP神经网络进行训练并输出它的误差，得到适应度函数并进行遗传算法的选择、交叉及变异操作，优化神经网络权值、阈值，直至输出误差达到要求或达到预设迭代次数。最后我们根据所获得的BP神经网络权值、阈值进行棉花图像分割。在这个基础上，对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进。分别对暗光、常光、强光3种情况下的进行杂质脱离

  3. 所属分类：其它

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