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程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA優化的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)優化NN的初始權值W[j][i],V[k][j]，然后再采用bp算法 優化權值
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 的新型搜索策略，該算法具有較優的全局收斂能力及較快的尋優速度。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能力上的優勢，進而利用人工魚群神經網絡進行電力系統短期 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定性，以 及求得全局最優值的能力，文中給出了改進的人工魚群算法。當人工魚種群的最優 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 局部最優并提高了尋求全局最優解的能力。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化能力及穩定性。
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的一組神經網絡算法函數庫，其中的函數在MATLAB環境下均可獨立運行，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化的粒子群優化算法(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 粒子群優化
上傳時間： 2013-11-30
上傳用戶：myworkpost
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 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，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神經網絡具有任意復雜的模式分類能力和優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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