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  1. Matlab程序—PSO优化BP网络

  2. 简单的PSO优化BP网络。初学PSO和BP的时候在实验室里面调试的程序。对于要使用这两个工具的初学者是个好的例子。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-07
    • 文件大小：79872
    • 提供者：madfarmer

  1. 在MATLAB下的PSO优化BP程序

  2. PSO优化BP网络的参数，加快收敛速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-23
    • 文件大小：6144
    • 提供者：wangjiaren

  1. 遗传算法优化BP神经网络

  2. 遗传算法优化BP神经网络

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2014-07-27
    • 文件大小：48128
    • 提供者：bujingyidemai

  1. 遗传算法优化BP神经网络权值的visual basic源程序

  2. 遗传算法，优化BP神经网络权值，visual basic源程序 别忘了访问我的博客：http://blog.51xuewen.com/ylzmyradio

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-02-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_28748849

  1. 遗传算法优化BP神经网络预测上覆岩层破坏范围

  2. 对吕梁矿区部分煤矿不同煤层的上邻近层瓦斯卸压范围展开了深入的探究和分析,并提出了遗传算法优化BP神经网络预测上覆岩层破坏范围的模型。通过新旧模型对20组矿井开采情况在训练预测冒落带、裂隙带范围的实际对比,可以发现,优化后的网络模型收敛更快、误差更小、拟合效果更佳。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：424960
    • 提供者：weixin_38714532

  1. 遗传算法优化BP神经网络代码.zip

  2. 利用遗传算法优化BP神经网络模型对数据进行仿真训练，可以对变形监测数据以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明遗传算法优化BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度，代码是基于matlab语言自己写的，可供参考

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：43008
    • 提供者：qq_40988861

  1. 基于一类优化BP神经网络模型与中国

  2. 基于一类优化BP神经网络模型与中国，廖宝超，，中国的住房问题是当今难题，建立廉租房是一种合理分配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-19
    • 文件大小：226304
    • 提供者：weixin_38554186

  1. 基于遗传算法优化BP神经网络的非线性环境建模

  2. 基于遗传算法优化BP神经网络的非线性环境建模，尚志豪，宋荆洲，本文为研究基于遗传算法优化的BP神经网络构建非线性环境动力学模型，搭建了的单自由度力反馈遥操作实验平台及两种典型操作环境。�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：909312
    • 提供者：weixin_38502929

  1. 基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

  2. 基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究，高峰，冯民权，为快速准确预测河流水质，本文结合汾河实际监测数据，使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_38724919

  1. 粒子群算法优化BP神经网络的变载荷自平衡控制系统

  2. 为解决常规PID控制难以在具有时变负载的自平衡系统中实时、精确调节负载的变化,在BP神经网络基础上,利用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,将神经网络的收敛速度进一步提高,并将算法应用到二轮平衡车控制系统中,对二轮平衡车进行动力学建模,介绍系统的结构、原理与实验方法,搭建二轮平衡车实验平台进行了施加突变负载情况下的试验验证。利用二轮平衡车实验平台车身上的姿态传感器得到车体倾斜输出角度,对比施加突变负载前后以及神经网络优化前后的车体倾斜输出角度变化。结果表明:粒子群算法(PSO)优化BP神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_38597990

  1. 基于PSO优化BP神经网络的变压器故障诊断

  2. 为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较高的准确率和较快的收敛速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38551205

  1. 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

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：300032
    • 提供者：weixin_38606206

  1. 粒子群优化BP神经网络用于重复记录检测

  2. 针对数据规模的扩大,重复记录检测效率往往不能进一步提升的问题,提出一种粒子群优化BP神经网络的重复记录检测方法,充分利用了神经网络的非线性映射和粒子群算法的全局优化特性。将基于学习的思想和进化的思想应用到重复记录检测中,避开了传统方法计算属性权重的问题。理论分析和实验表明:该方法不仅具有好的检测精度,而且具有很好的时间效率,能够有效地解决大数据量的相似重复记录检测问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：923648
    • 提供者：weixin_38680764

  1. 基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型

  2. 为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率。同时为了加快寻优效率,将排序选择策略与最优保存策略相结合。以某保险公司汽车保险历史索赔数据为样本,采用该算法进行模拟和预测。实证结果表明:相比于IAGA-BP、GA-BP、BP三种算法,该识别算法在识别准确率上有很大提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38558186

  1. 基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测.zip

  2. 基于模拟退火遗传算法优化bp神经网络进行预测。效果优于bp神经网络。适合新手学习。基于模拟退火遗传算法优化bp神经网络进行预测。效果优于bp神经网络。适合新手学习。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：73728
    • 提供者：gangdanerya

  1. 案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合.zip

  2. 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-04
    • 文件大小：54272
    • 提供者：baidu_21650133

  1. PSO优化BP神经网络齿轮箱故障诊断

  2. 针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题，提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型，该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出，详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢，故障识别率为82%；概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定，故障识别率最大为98%；粒子群优化后的BP神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：483328
    • 提供者：weixin_38691482

  1. 自适应变异粒子群算法优化BP神经网络在音乐分类中的应用

  2. 自适应变异粒子群算法具备了基本粒子群算法和遗传算法优点，用此算法寻找BP网络较好的网络权值和阈值，使得BP网络的全局误差最小化，不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限， 而且模型的精度高。仿真实验结果表明，本算法与传统的分类方法相比，具有更高的正确率，验证了自适应变异粒子群算法优化BP神经网络是一种有效的分类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：389120
    • 提供者：weixin_38603204

  1. 布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测

  2. 为了提高预测精度，提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction，CS-BPNN)。根据混沌理论建立网络流量学习样本，采用BP神经网络对学习样本进行训练，将模型参数当一个鸟巢，通过模拟布谷鸟寻窝产卵的行为找到最优模型参数，最后采用网络流量数据进行仿真实验，测试模型性能。仿真实验表明：所提出模型较好的解决了BP神经参数优化问题，能够获得更加理想的网络流量预测结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：726016
    • 提供者：weixin_38640168

  1. 改进粒子群优化BP神经网络的旅游客流量预测

  2. 旅游客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如BP神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析，通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真，可知改进后的方法提高了预测结果的准确度，并且涉及参数少、简单有效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：314368
    • 提供者：weixin_38522029
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