本人編寫的BP Stochastical算法，和傳統的BP算法比較，Stochastical改進隨機產生方向，然后導致收斂，所以能避免局部極點。 本人還加了自動產生分類的方法和適合各種函數的轉換
標簽： Stochastical 編寫 算法
上傳時間： 2016-09-18
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一、用GA直接訓練BP網絡的權重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP網絡初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應值計算函數：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網絡所對應的權值、閾值函數：gadecod.m； 二、用GA先求BP網絡的權重，再用純BP直接訓練BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 網絡初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2. 適應值計算函數：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網絡所對應的權值、閾值函數：gadecod.m； 三、純BP 主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 ?。?）bpfault.m 在MATLAB6.5上 為后來所加
標簽： gafault nninit BP網絡 程序
上傳時間： 2014-08-15
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介紹一種bp在神經網絡上改進算法，效果比原BP算法要好
標簽： 神經網絡 改進算法
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：AbuGe
使用遺傳算法對BP網絡權值閾值進行優化，再用BP算法訓練網絡。
標簽： 算法 BP網絡 閾值
上傳時間： 2014-01-01
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使用遺傳算法對BP網絡權值閾值進行優化，再用BP算法訓練網絡.
上傳時間： 2014-01-14
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上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：gmh1314
基于PSO的BP訓練算法論文：在BP訓練算法中，關于變權值、學習速率、步長的問題已被廣泛地研究，幾種基于啟發式改進的技術也表明具有改善訓練時間以及避免陷入局部最小的明顯效果。這里BP訓練過程由基于PSO同時優化log—Sigmoid函數與網絡權值的新算 法(PSO。GainBP)實現。實驗結果表明，PSO—GainBP比傳統基于PSO的BP算法在網絡訓練方面具有更好的性能。
標簽： PSO 算法 論文
上傳時間： 2017-01-19
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使用遺傳算法對BP網絡權值閾值進行優化，再用BP算法訓練網絡的代碼，文本格式的
上傳時間： 2017-03-04
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一用GA直接訓練BP網絡的權重算法 二用GA先求BP網絡的權重，再用純BP直接訓練BP的混合GA－BP算法
標簽： BP網絡 權重 算法
上傳時間： 2017-03-18
上傳用戶：shinesyh
隨著人類社會的進步，科學技術的發展日新月異，模擬人腦神經網絡的人工神經網絡已取得了長足的發展。經過半個多世紀的發展，人工神經網絡在計算機科學，人工智能，智能控制等方面得到了廣泛的應用。當代社會是一個講究效率的社會，科技更新領域也是如此。在人工神經網絡研究領域，算法的優化顯得尤為重要，對提高網絡整體性能舉足輕重.BP神經網絡模型是目前應用最為廣泛的一種神經網絡模型，對于解決非線性復雜問題具有重要的意義。但是BP神經網絡有其自身的一些不足（收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題），在解決某些現實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題，本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優勢，能夠彌補BP網絡的不足，為解決大規模復雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網絡有機地結合起來，提出了一種新的網絡結構，在穩定性、學習性和效率方面都有了很大的提高?；谝陨系难芯磕康?，本文首先設計了BP神經網絡結構，在此基礎上，應用遺傳算法進行優化，達到了加快收斂速度和全局尋優的效果。本文借助MATLAB平臺，對算法的優化內容進行了仿真實驗，得出的效果也符合期望值，實現了對BP算法優化的目的。關鍵詞：生物神經網絡：人工神經網絡；BP網絡；遺傳算法；仿真隨著電子計算機的問世及發展，人們試圖去了解人的大腦，進而構造具有人類思維的智能計算機。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機戰勝人類棋手的同時，引發了人們對模擬人腦信息處理的人工神經網絡的研究。1.1研究背景人工神經網絡（Artificial Noural Networks，ANN）（注：簡稱為神經網絡），是一種數學算法模型，能夠對信息進行分布式處理，它模仿了動物的神經網絡，是對動物神經網絡的一種具體描述。這種網絡依賴系統的復雜程度，通過調節內部大量節點之間的關系，最終實現信息處理的目的。人工神經網絡可以通過對輸入輸出數據的分析學習，掌握輸入與輸出之間的潛在規則，能夠對新數據進行分析計算，推算出輸出結果，因為人工神經網絡具有自適應和自學習的特性，這種學習適應的過程被稱為“訓練"。
標簽： 遺傳算法 bp神經網絡 matlab
上傳時間： 2022-06-16
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