注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 粒子群算法优化BP神经网络权值的程序

  2. 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-06
    • 文件大小：3072
    • 提供者：zhengpt

  1. 粒子群算法优化神经网络程序

  2. 采用粒子群算法优化bp神经网络的权值和阈值，实现神经网络学习性能的提升

  3. 所属分类：其它

  1. 粒子群算法求解BP神经网络参数

  2. 说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-19
    • 文件大小：595968
    • 提供者：bichao2000

  1. 粒子群优化BP神经网络的权值和阈值

  2. 粒子群优化BP神经网络的权值和阈值，内含详细的代码说明，方便大家阅读

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2015-06-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：iam1234567

  1. 3———粒子群算法优化神经网络权值Iris---C

  2. 粒子群算法优化神经网络权值，是比较好的程序设计，程序的作者是武汉大学的博士

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-12-25
    • 文件大小：17408
    • 提供者：baidu_33512444

  1. 研究论文-液压系统中粒子群优化神经网络权值的控制算法.pdf

  2. 针对非线性、时变等缺陷导致传统的控制器控制效果较差、不适应电液伺服系统的现象，提出了用于电液伺服控制的基于粒子群优化算法对神经网络的权值进行学习训练的PSO NN算法。结合电液伺服系统实例分析，用MATLAB仿真得到了输入阶跃信号和正弦信号时，PSO NN算法的输出曲线以及适应度曲线；为了展示PSO NN算法的效果，用BP算法仿真了对应输入阶跃信号和正弦信号的输出。仿真结果表明：在电液伺服系统的控制中，PSO NN算法性能优于BP算法，系统输出具有更好的收敛性和对输入的跟随性，从而证明PSO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：391168
    • 提供者：weixin_39840914

  1. 基于粒子群神经网络的煤层瓦斯含量预测

  2. 针对BP神经网络在煤层瓦斯含量预测中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据煤层瓦斯含量与其影响因素之间相互作用和耦合的特点,建立了粒子群算法和BP神经网络相结合的煤层瓦斯预测模型.在采用BP网络对煤层瓦斯含量进行预测的基础上,采用粒子群算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,并根据现场的实测数据,提出了粒子群神经网络训练和检验样本集,对预测模型进行训练和检验.仿真结果表明,该预测模型加快了网络收敛的速度,克服了易陷入局部极小的问题,具有可靠性强和预测精度高等特点.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：452608
    • 提供者：weixin_38714532

  1. 改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断

  2. 针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：449536
    • 提供者：weixin_38702844

  1. 基于改进果蝇优化BP神经网络的冲击地压预测

  2. 针对煤矿开采过程中存在非线性、强耦合性等特点导致的动力灾害难以预测的问题,引入一种候选解的线性生成机制(LGMS)、混沌搜索、粒子群算法(PSO)和模拟退火算法(SA)修正果蝇算法(IFOA),利用改进后的果蝇优化算法良好的搜索全局最优解的能力,自适应地调整BP网络的权值和阈值,建立了煤岩冲击地压灾害预测模型。以唐山开滦煤矿样本数据为例进行仿真验证,结果表明其鲁棒性和测量精度明显提高,且网络具有较强的收敛性能和优化能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：889856
    • 提供者：weixin_38693506

  1. 粒子群算法优化神经网络的异步电机转速估计

  2. 在异步电机的矢量控制系统中,电机的转速检测是必不可少的,并且转速检测的精度直接影响磁场定向的准确性。讨论了各种无传感器速度辨识方法的特点,利用BP神经网络对异步电机转子转速进行辨识,通过粒子群算法优化使BP神经网络获得更好的网络初始权值和阀值,在此基础上利用Matlab/Simulink建立一个异步电机矢量控制系统,仿真结果表明这种方法能较好地辨识异步电机转子转速,系统具有良好的动态性能,对系统参数变化具有较强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38665944

  1. 基于CPSO-BP神经网络的冲击地压预测

  2. 针对预测冲击地压的传统方法存在的弊端,提出了一种基于混沌(Chaos)优化粒子群的BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群、BP神经网络结合起来,通过混沌粒子群算法寻优得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行网络训练和测试。该算法对冲击地压的预测取得了较好的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：234496
    • 提供者：weixin_38535808

  1. 粒子群优化神经网络PID控制在湿法烟气脱硫中的应用

  2. 石灰石-石膏湿法烟气脱硫浆液pH值系统存在严重的非线性、滞后性及不确定性。基于混沌模拟粒子群优化算法(SAPSO)的神经网络PID控制器,优化神经网络结构和连接权值,以一定概率接受劣势解,保证算法从局部极值区域跳出,通过参数自适应调整提高全局搜索能力,达到全局最优目的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：288768
    • 提供者：weixin_38626080

  1. 改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

  2. 为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：436224
    • 提供者：weixin_38645266

  1. 基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断

  2. 针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：758784
    • 提供者：weixin_38534352

  1. 粒子群算法优化BP神经网络权值的程序

  2. 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lemonzx2008

  1. 基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计

  2. 穴位的位置是否找准会直接影响治疗效果，因此设计了一种基于粒子群算法优化神经网络（PSO-BP）的穴位相对坐标预测模型，然后与ARM结合构成一个可以用于人体穴位定位的系统。首先采用PC进行MATLAB仿真训练学习，然后将最优权值及阈值保存下来并简化算法嵌入ARM内，将在线预测转变为离线过程。实验结果表明：经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷，可应用于定位端预测穴位的位置，并在LCD中显示穴位相关信息，控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：432128
    • 提供者：weixin_38612648

  1. 基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预测

  2. 为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度，利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值，建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数，混凝土抗压强度值作为输出参数，不仅可以克服BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷，而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集为例进行仿真测试，结果表明：PSO-BP模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：556032
    • 提供者：weixin_38686153

  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. 粒子群算法优化BP神经网络权值的程序

  2. 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lostingstar

  1. 基于PID神经网络的平流层飞艇姿态控制研究

  2. 针对平流层飞艇的姿态控制问题，阐述利用PID神经元网络结构对飞艇进行飞行控制率设计。首先，针对平流层飞艇运行特点建立了完整六自由度动力学模型，随后在模型基础上提出PID神经网络的组成结构和计算方法，并利用粒子群算法对神经元网络初始权值进行了优化。仿真计算结果表明，通过PID神经网络对控制率进行设计能够迅速接近控制目标，实现对平流层飞艇姿态的准确控制。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：833536
    • 提供者：weixin_38500444
« 12 3 »