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  1. PSO的一个程序实现

  2. 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart 博士和kennedy 博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO 同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解， 通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover) 以及变异 (mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节 介绍 同遗传算法比较，PSO 的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目 前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-28
    • 文件大小：5120
    • 提供者：zhougang402

  1. RBF神经网络学习算法的研究 毕业论文

  2. BF神经网络学习算法的研究 共50页 摘要 本文研究了RBF神经网络的各种学习算法。在总结概述前人工作优缺点的基 础上本文分析了三种优良的学习算法。与现存的学习算法相比在具有良好性 能的前提下本文的算法可以产生更紧凑的网络结构。 本文首先回顾RBF神经网络的网络结构及其基本的学习过程。第二章详细 介绍了径向基函数与插值、RBF网络模型和RBF网络的逼近性能。第三章对现阶 段流行的各种RBF神经网络学习算法作了概述给出了正交最小二乘法(OLS)、 递阶遗传训练算法(HGA)和粒子群优化

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-31
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：rong736

  1. 粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

  2. 粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现，因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟，仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下：本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况，较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论，总结常见的改进的粒子群优化算法。其

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：1024
    • 提供者：checkpaper

  1. PSO神经网络

  2. 以动画形式直观的显示粒子群神经网络的训练过程

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2015-08-25
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：chj_special1991

  1. 粒子群优化算法训练神经网络

  2. This add-in to the PSO Research toolbox (Evers 2009) aims to allow an artificial neural network (ANN or simply NN) to be trained using the Particle Swarm Optimization (PSO) technique (Kennedy, Eberhart et al. 2001). This add-in acts like a bridge or

  3. 所属分类：深度学习

  1. 利用PSO训练BP神经网络的matlab代码

  2. 利用PSO训练BP神经网络的matlab代码。 粒子群算法优化BP神经网络，可用于指标预测 (BP neural network optimized by Particle swarm optimization (PSO) that can be used for index prediction)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-30
    • 文件大小：33792
    • 提供者：zengjianb01

  1. 基于改进的PSO算法的球磨机PID神经网络控制系统

  2. 球磨机制粉系统是一个复杂的多变量系统,具有强耦合、非线性、大迟延、慢时变等特点,很难建立精确的数学模型,采用常规的控制策略难以获得满意的控制效果。针对上述问题,在对球磨机制粉系统动态特性进行分析的基础上,提出了一种不依赖于被控对象数学模型的多变量PID神经网络解耦控制策略;为进一步提高控制器性能,利用一种改进的PSO算法对PID神经网络的权值初值进行离线优化训练,然后采用BP算法对权值进行在线调整,避免网络陷入局部极小值,保证了系统不会出现大的超调和震荡。仿真结果表明,该策略可以保证球磨机控制系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_38629362

  1. 基于SAPSO-BP神经网络的井下自适应定位算法

  2. 针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题，提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络（SAPSO-BP）的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，以加快训练收敛速度，使之到达全局最优；通过安装在井下巷道中的无线校准器采集目标点接收信号强度指示（RSSI）值，采用自适应动态校准方法对RSSI值进行实时校准，以减小强时变性电磁环境对定位精度的影响；最后利用SAPSO-BP神经网络估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：800768
    • 提供者：weixin_38595356

  1. PSO优化BP神经网络模型.zip

  2. 利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度以及在预测时间上也大大加快，代码是基于matlab语言自己写的。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_40988861

  1. 基于PSO-BP神经网络的掘进机截割部故障诊断

  2. 为提高部分断面掘进机截割部故障诊断的有效性与准确性,以部分断面掘进机截割部振动加速度信号为研究对象,从煤矿井下采集了掘进机截割部振动加速度数据,分析并提取了表征掘进机截割部运行状态的特征向量,采用BP神经网络作为故障诊断方法,利用PSO算法的快速收敛性及全局搜索能力直接对BP网络的权值阈值进行优化,解决了BP神经网络收敛速度慢及易陷入局部极小值的问题。通过对数据样本进行训练与测试,构建了能够诊断截割部是否故障的PSO-BP神经网络,对EBZ-160型掘进机截割部是否发生故障进行诊断。试验结果表明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38618819

  1. 基于改进的BP-PSO算法的机械故障诊断方法研究

  2. 基于改进的BP-PSO算法的机械故障诊断方法研究，徐俊，，为克服BP算法中存在的网络学习收敛速度慢，以及容易陷入局部极小的问题，本文采用一种改进的粒子群算法来训练神经网络的权值，大�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：306176
    • 提供者：weixin_38519234

  1. 基于PSO智能算法在波阻抗地震反演中的探讨

  2. PSO智能算法作为一种智能的非线性随机优化算法,近年来得了较快的发展和应用。在前人研究的基础上,通过对PSO智能算法的研究,实现了将其应用到波阻抗地震反演中,并通过建立地下水平层状模型进行检验,证明了在无噪声或是具有一定噪声的干扰下,PSO智能算法具有较快的收敛速度和较高的反演精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-26
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38695452

  1. 基于PSO-RBF神经网络的示功图识别

  2. 针对广泛应用的有杆抽油机故障率较高的现状，提出傅立叶描述子和RBF神经网络相结合的算法判断抽油机工况。该算法基于典型示功图的几何特征，提取低频区傅里叶描述子作为特征参数，再结合上、下冲程的载荷变化量，构成代表对应工况的12个综合特征参数，利用RBF神经网络建立识别网络模型，对数据进行网络训练得到RBF神经网络。通过MATLAB仿真平台完成了PSORBF神经网络的示功图识别的仿真验证。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：112640
    • 提供者：weixin_38742124

  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 神经网络的短期负荷预测算法

  2. 摘要：提出一种短期负荷预测算法，用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点，分析短期负荷运行规律，并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理，相除奇异点。其次，介绍BP神经网络基本结构，并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点，采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后，设计一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测算法，包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后，选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测，实验结果表明，与传统的BP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：330752
    • 提供者：weixin_38636671

  1. 基于PSO-RBF神经网络的示功图识别

  2. 针对广泛应用的有杆抽油机故障率较高的现状，提出傅立叶描述子和RBF神经网络相结合的算法判断抽油机工况。该算法基于典型示功图的几何特征，提取低频区傅里叶描述子作为特征参数，再结合上、下冲程的载荷变化量，构成代表对应工况的12个综合特征参数，利用RBF神经网络建立识别网络模型，对数据进行网络训练得到RBF神经网络。通过MATLAB仿真平台完成了PSORBF神经网络的示功图识别的仿真验证，实际运用在油田生产中准确性良好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：846848
    • 提供者：weixin_38696196

  1. 基于PSO-RBF神经网络的模拟电路故障诊断研究

  2. 针对模拟电路故障诊断的难点和传统诊断方法的不足之处，提出了一种基于PSO算法优化的RBF神经网络模拟电路故障诊断方法。为了约简网络结构从而提高诊断效率，采用主成分分析方法对故障特征进行有效提取。针对RBF网络传统训练算法中隐层节点中心及基函数宽度选取困难问题，提出采用PSO算法来优化训练RBF网络，以提高网络的训练速度和泛化性能。最后，通过电路仿真对所提方法的有效性进行了验证。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：828416
    • 提供者：weixin_38657465

  1. 基于人工神经网络和粒子群优化的半导体激光器参数反向设计方法

  2. 提出一种基于人工神经网络(ANN)和粒子群优化 (PSO) 的半导体激光器参数反向设计方法。利用由传统数值仿真方法计算出的激光器功率样本数据来训练ANN,并用此网络预测激光器任意一组参数对应的功率谱,均方差可低至0.5 mW,用时仅0.07 s,计算速度提高了约1800倍(与相同环境下传统数值算法耗时125.57 s相比)。将此网络与PSO算法结合,可获得目标功率谱的对应参数,即实现反向设计。经计算获得的反向设计方案不唯一,从而进一步验证了半导体激光器非线性多参数的特点。相同环境下ANN结合PS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38590790

  1. 基于PSO-BP 神经网络的短期负荷预测算法

  2. 摘要：提出一种短期负荷预测算法，用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点，分析短期负荷运行规律，并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理，相除奇异点。其次，介绍BP神经网络基本结构，并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点，采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后，设计一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测算法，包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。，选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测，实验结果表明，与传统的BP神经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：431104
    • 提供者：weixin_38694336

  1. 基于复合适应度微粒群算法的神经网络训练

  2. 为提高神经网络的泛化能力, 针对以均方误差为适应度的PSO 算法在训练神经网络时会产生一定的过拟 合问题, 提出对均方误差和误差分布均匀度进行信息融合, 构成复合适应度作为训练指标. 实验结果表明, 该方法可 使网络的泛化能力得到明显的改善.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：188416
    • 提供者：weixin_38726186
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