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BP算法

BP算法是由學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。由于多層前饋網絡的訓練經常采用誤差反向傳播算法，人們也常把將多層前饋網絡直接稱為BP網絡。

程序名：ga_bp_predict.cpp 描述：采用GA優(yōu)化的BP神經網絡程序

程序名：ga_bp_predict.cpp 描述：采用GA優(yōu)化的BP神經網絡程序，用于單因素時間序列的預測,采用了單步與多步相結合預測說明：采用GA(浮點編碼)優(yōu)化NN的初始權值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 優(yōu)化權值

標簽： ga_bp_predict cpp 程序 BP神經網絡

上傳時間： 2014-02-18

上傳用戶：冇尾飛鉈
bp網絡代碼 VC編寫

bp網絡代碼 VC編寫，BP算法的過程及注釋說明

標簽： 網絡代碼編寫

上傳時間： 2016-09-19

上傳用戶：xauthu
人工魚群算法（AFSA）是2002年李曉磊提出的基于魚群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略

人工魚群算法（AFSA）是2002年李曉磊提出的基于魚群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略，該算法具有較優(yōu)的全局收斂能力及較快的尋優(yōu)速度。本文首次將人工魚群算法應用于人工神經網絡的學習，形成了人工魚群神經網絡模型，通過與 BP算法、模擬退化算法、進化算法訓練的人工神經網絡進行比較，驗證了人工魚群神經網絡在全局尋優(yōu)能力上的優(yōu)勢，進而利用人工魚群神經網絡進行電力系統(tǒng)短期負荷預測，建立了人工魚群神經網絡預測模型。為了進一步提高算法的穩(wěn)定性，以及求得全局最優(yōu)值的能力，文中給出了改進的人工魚群算法。當人工魚種群的最優(yōu) 值在多代未變的情況下，加入了“跳躍”行為，改變人工魚個體的參數，避免陷入局部最優(yōu)并提高了尋求全局最優(yōu)解的能力。然后建立了新的預測模型，實際編程表明，改進后的模型具有更好的全局最優(yōu)化能力及穩(wěn)定性。

標簽： AFSA 2002 人工魚群算法

上傳時間： 2013-12-18

上傳用戶：BOBOniu
nnToolKit 神經網絡工具包是基于 MATLAB 神經網絡工具箱自行開發(fā)的一組神經網絡算法函數庫

nnToolKit 神經網絡工具包是基于 MATLAB 神經網絡工具箱自行開發(fā)的一組神經網絡算法函數庫，其中的函數在MATLAB環(huán)境下均可獨立運行，并可打包成DLL組件，這些組件作為獨立的COM對象，可以直接被Visual Basic、Visual C++ 、C++ Builder或其它支持COM的高級語言所引用。本工具包中包含的算法包括BP算法中的一些改進算法、模糊神經網絡、小波神經網絡、遺傳算法優(yōu)化神經網絡權值改進算法等，根據需要，讀者還可以對該工具包進行擴展，即擴充一些新的函數，以實現特殊的算法需求。

標簽： nnToolKit MATLAB 神經網絡工具包

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：lacsx
基于粒子群優(yōu)化的神經網絡訓練算法研究論文　　摘　要: 　本文提出了基于連接結構優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法(SPSO) 用于神經網絡訓練,該算法在訓練神經網絡權值的同時優(yōu)化其連接結構,刪除冗余連接,使

基于粒子群優(yōu)化的神經網絡訓練算法研究論文　　摘　要: 　本文提出了基于連接結構優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法(SPSO) 用于神經網絡訓練,該算法在訓練神經網絡權值的同時優(yōu)化其連接結構,刪除冗余連接,使神經網絡獲得與模式分類問題匹配的信息處理能力. 經SPSO 訓練的神經網絡應用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分類問題,能夠部分消除冗余分類參數及冗余連接結構對分類性能的影響. 與BP 算法及遺傳算法比較,該算法在提高分類誤差精度的同時可加快訓練收斂的速度. 仿真結果表明,SPSO是有效的神經網絡訓練算法

標簽： SPSO 神經網絡連接粒子群優(yōu)化

上傳時間： 2013-11-30

上傳用戶：myworkpost
遺傳算法程序包

遺傳算法程序包，包括用GA直接訓練BP網絡的權重算法，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，以及純BP算法

標簽： 算法程序

上傳時間： 2013-12-23

上傳用戶：天涯
神經網絡系統(tǒng) SARPROP 算法加入sa系數

神經網絡系統(tǒng) SARPROP 算法加入sa系數，收斂速度加快，收斂率也有所提高。可以和傳統(tǒng)BP算法做比較。

標簽： SARPROP 神經網絡算法

上傳時間： 2017-07-17

上傳用戶：wkchong
一篇關于bp網絡的c++實現的論文

一篇關于bp網絡的c++實現的論文，里面對BP算法出現的一些問題進行了討論

標簽： 網絡論文

上傳時間： 2017-08-02

上傳用戶：wendy15
BP神經網絡非線性分類器

BP 神經網絡的基本思想：信號的正向傳播+誤差的反向傳播。 ? 信號的正向傳播：輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層逐層處理后，傳向輸出層。 ? 誤差的反向傳播：將輸入誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分攤給各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號來作為修正各單元權值的依據。 BP算法屬于δ學習規(guī)則類，這類算法被稱為誤差的梯度下降（Gradient Descent）算法。在此分類器中，本文選擇3層BP神經網絡算法。隱含層節(jié)點數為3。

標簽： BP神經網絡非線性分類器

上傳時間： 2017-05-31

上傳用戶：jplalala
BP神經網絡

BP神經網絡具有任意復雜的模式分類能力和優(yōu)良的多維函數映射能力，解決了簡單感知器不能解決的異或(Exclusive OR，XOR)和一些其他問題。從結構上講，BP網絡具有輸入層、隱藏層和輸出層；從本質上講，BP算法就是以網絡誤差平方為目標函數、采用梯度下降法來計算目標函數的最小值。

標簽： BP神經網絡

上傳時間： 2019-04-01

上傳用戶：dmwx

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