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用遗传算法优化神经网络权值的源程序
- 用遗传算法优化神经网络权值的源程序-genetic algorithm optimization neural network value of the source
文本分类中结合评估函数的权值调整技术
- 文本分类中结合评估函数的权值调整技术
GA训练神经网络权值
- 利用GA算法训练神经网络权值参数
自适应中心权值滤波器
- 自适应中心权值滤波器
遗传算法优化BP神经网络的权值的matlab程序源代码
- 遗传算法优化BP神经网络的权值的matlab程序源代码。,Genetic algorithm BP neural network weights of the matlab source code.
Lobatto高斯-罗巴脱积分计算积分点的位置及各积分点的权值
- 高斯-罗巴脱积分计算积分点的位置及各积分点的权值-Gauss- Roba de-integral calculation of the location of integration points and the weights of integration points
2008101523144260
- 一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2. 适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 网络初始化：nninit.m――给出P，T，
20085417110
- 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络。-The use of genetic algorithm to the right of BP network to optimize the threshold value, and then BP algorithm for training the network.
DigitalRecognitioncode
- 使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行
bpcode
- 基于BP网络的分类方法，针对网上的BP分类没有权值调整的缺陷做了改进。-BP network based classification method for web-based BP classification not have the right to adjust the value of the shortcomings have made improvements.
Genetic
- 遗传算法优化神经网络的权值和阈值 matlab程序代码-Genetic algorithm optimization neural network weights and thresholds
PSO_base_RBF
- PSO的RBFNN优化程序 算法步骤 1.样本数据归一化处理，即将输入输出归一化到[-1,1]区间； 2.确定RBF网络的中心和宽度； 3.以拟合误差的均方根作为性能指标，使用PSO算法优化RBF网络输出层到隐层的连接权值矩阵-PSO-RBFNN algorithm optimization procedures Step 1. Sample data normalization treatment, about input and output normalized to [-
GABPTOOLBOX
- 用遗传算法优化BP神经网络的权值及其阀值-Using genetic algorithm optimization BP neural network weights and threshold
PSO_BP
- 基于粒子群和BP神经网络的混合优化策略算法。将改进PSO算法与BP神经网络结合，用PSO算法取代梯度下降法来优化神经网络的连接权值和阈值。程序简单易懂。-Based on Particle Swarm and the BP neural network algorithm for hybrid optimization strategy. Will improve the PSO algorithm and BP neural network, using PSO algorithm to re
粒子群算法
- 重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置
K-nn和热核或0-1weight构造样本点之间的权值W
- K-nn和热核或0-1weight构造样本点之间的权值矩阵W，是LPP（Locality Preserving Projections）主程序
利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值
- 利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值，内含程序和m文件(Using genetic algorithm to optimize BP neural network weights and thresholds, containing procedures and M files)
og
- 在训练的过程中，调整网络权值，误差反向传播(Adjust the weight of network)
自适应权值立体匹配算法
- 一种改进的自适应权值立体匹配算法，用于图像处理等(An improved adaptive weight stereo matching algorithm for image processing, etc.)
给定权值，哈弗曼编码、译码
- 假设某通信报文的字符集由A,B,C,D,E,F这6个字符组成，它们在报文中出现的频度（频度均为整数值）。 (1)构造一棵哈弗曼树，依次给出各字符编码结果。 (2)给字符串进行编码。 (3)给编码串进行译码。 规定： 构建哈弗曼树时：左子树根结点权值小于等于右子树根结点权值。 生成编码时：左分支标0，右分支标1。 输入 第一行：依次输入6个整数，依次代表A,B,C,D,E,F的频度，用空格隔开。 第二行：待编码的字符串 第三行：待译码的编码串 输出 前6行依次输出各