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. 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：495616
    • 提供者：sd_junxi

  1. 遗传算法优化神经网络的拓扑结构与权值

  2. 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.

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-02-22
    • 文件大小：499712
    • 提供者：boomzip

  1. 遗传算法优化神经网络结构的研究

  2. 本文利用GA的群体搜索和BP的自学习特性,提出用GA学习BP神经网络结构,构造了GA-BP优化算法。从而可利用此网络为复杂系统进行优化求解。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-02-22
    • 文件大小：445440
    • 提供者：boomzip

  1. ga-bp 优化算法

  2. 遗传优化神经网络权值和阈值，是本人的课程设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-27
    • 文件大小：913408
    • 提供者：zzwoody

  1. 用遗传算法优化BP

  2. 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-21
    • 文件大小：3072
    • 提供者：douj888

  1. 【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器

  2. 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

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：2048
    • 提供者：mmfile

  1. 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例

  2. 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例，很好的资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-30
    • 文件大小：3072
    • 提供者：wypit1985

  1. 遗传算法优化BP神经网络

  2. 遗传算法优化BP,使得权值更加有效率，降低训练时间

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-07-04
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u011293171

  1. GA-BP优化算法

  2. 遗传算法优化BP神经网络，首先对BP神经网络阈值和权值进行优化

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2013-08-24
    • 文件大小：58368
    • 提供者：dyc1305413149

  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：333824
    • 提供者：huohuihui

  1. 遗传算法优化神经网络代码

  2. 遗传算法优化神经网络代码

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-12-21
    • 文件大小：4096
    • 提供者：sunyu0804

  1. matlab遗传算法优化神经网络

  2. matlab GA优化BP 遗传算法优化神经网络 matlab GA优化BP 遗传算法优化神经网络 matlab GA优化BP 遗传算法优化神经网络 matlab GA优化BP 遗传算法优化神经网络 matlab GA优化BP 遗传算法优化神经网络 matlab GA优化BP 遗传算法优化神经网络

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-03
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_40019173

  1. 遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究-遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究.rar

  2. 遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究-遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究.rar 遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究，包括论文、实现程序、说明以及遗传算法的工具箱。 遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究 摘要： 在某型导弹测试设备故障诊断神经网络知识库的组建过程中，针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点，根据遗传算法具有全局寻优的特点，将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法¬¬¬¬¬¬¬-GA-BP算法；通过算法比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究

  2. 为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。实验结果表明,GA—BP算法与BP神经网络相比,具有较高的预测精度和较强的稳定性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38651450

  1. 基于GA-BP的煤矿大型机电设备D-S数据融合故障诊断的研究

  2. 根据多传感器数据融合理论,研究了煤矿大型机电设备故障类型,提出了用多传感器数据融合技术建立2级机电设备故障诊断的方法。在特征级上采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP),对大量多传感器监测数据进行降维并建立基本信任分配函数;在决策级采用D-S证据理论算法,克服故障诊断过程的不确定性,以提高故障诊断的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38629303

  1. 遗传算法优化神经网络GA-BP

  2. 这是一种非常好的优化算法，可以正常运行，请放心下载。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-16
    • 文件大小：110592
    • 提供者：qq_27013869

  1. 基于GA-BP神经网络的浮选加药量预测

  2. 针对现有煤泥浮选加药量预测不准确的问题,提出了基于GA-BP神经网络作为煤泥浮选加药量的预测模型。首先通过MIV值评价法筛选出对浮选加药量影响较大的因素,进而建立了基于GA-BP神经网络的加药预测模型。用MIV值评价法完成了对网络结构的简化;用遗传算法优化神经网络的方法提高了神经网络模型预测加药量的精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：222208
    • 提供者：weixin_38677648

  1. 基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型

  2. 采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了较高的预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：1017856
    • 提供者：weixin_38666232

  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. 基于遗传算法优化反向传播神经网络的激光铣削层质量预测

  2. 为了有效地控制激光铣削层质量，建立了激光铣削层质量（铣削层深度、铣削层宽度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）之间的反向传播(BP)神经网络预测模型。利用遗传算法(GA)优化了BP神经网络的权值和阈值，构建了基于遗传算法神经网络的质量预测模型。用GA-BP算法对激光铣削层质量进行了仿真预测，并将仿真结果与BP神经网络模型仿真结果进行了对比。仿真结果表明，两种网络模型的平均误差较小，网络训练后检验精度较高，说明两种网络模型用于激光铣削层质量预测是可行的，并且遗传算法优化BP神经网络能够有效

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38665411
« 12 3 4 5 »