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搜索资源 - ant colony neural network
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蚁群算法优化BP神经网络，已运行，良好，简单-Ant colony algorithm to optimize BP neural network has been running good, simple
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遗传算法优化B P神经网络的目的是通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值, 其
基本思想就是用个体代表网络的初始权值和阈值、 个体值初始化的B P神经网络的预测误差作为该个体的适应度值, 通过选择、 交叉、 变异操作寻找最优个体, 即最优的B P神经网络初始权值。除了遗传算法之外, 还可以采用粒子群算法、 蚁群算法等优化B P神经网络初始权值。-Genetic algorithm to optimize BP neural network is designed by means of g
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量子计算matlab程序，包含量子蚁群算法程序，量子grove算法程序，量子神经网络算法程序等。-Quantum computing matlab procedures, including quantum ant colony algorithm, quantum grove algorithm, quantum neural network algorithm procedures.
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一种简单的蚁群算法优化bp神经网络隐含层的算法-A simple ant colony algorithm optimization bp neural network algorithm hidden layer
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关于界面处理窗口使用调用代码，初学者可以使用-Ant colony optimization algorithm BP neural network algorithm source code
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《MATLAB智能算法超级学习手册》随书光盘，《MATLAB智能算法超级学习手册》的内容主要包括马尔科夫链模型、层次分析法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、PID控制算法、神经网络算法等。智能算法对于很多初学者而言，有一定的困难，很难理解程序流程、数据的运算过程，因此给实际应用带来困难。本书将围绕智能算法展开综述，深入浅出地介绍和分析各类智能算法，用智能算法解决工程应用问题。-Content " MATLAB super intelligent algorithm to stu
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很全的智能算法，包括粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法、TSP问题求解、蚁群算法、人工神经网络算法以及相关结合算法-A full of intelligent algorithm, including the particle swarm algorithm, simulated annealing algorithm, genetic algorithm, the TSP problem, ant colony algorithm, and the combination of artific
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the combination of artificial neural network (ANN) and ant colony optimization (ACO) algorithm has been utilized for modeling and reducing NOx and soot emissions a direct injection diesel engine. A feed-forward multi-layer perceptron (MLP) network is
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BP神经网络，蚁群优化，遗传算法，中值滤波以及形态学滤波-BP neural network and ant colony optimization and genetic algorithm, median filtering, and morphological filtering
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包含：基于蚁群算法求解对称非对称旅行商问题
粒子群优化算法演示(PSO)
基于遗传算法(GA)的多变量旅行商问题(TSP)
遗传算法优化BP 神经网络在数据预测方面的应用
金融数量分析相关代码-Comprising: Solving Symmetric Asymmetric Traveling Salesman Problem Based on Ant Colony Algorithm
Particle Swarm Optimization Demo (PSO)
Mult
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利用蚁群算法优化BP神经网络权值和阈值的初值，减少BP神经网络的训练时间-Initial ant colony optimization algorithm BP neural network weights and thresholds, reducing training time BP neural network
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Introducing the rank-weight method into the
basic ant colony optimization (ACO), we use the modified
ACO to optimize the weights and thresholds value of neural
networks (NN). And when the BPNN is being trained, this
method can solve the disad
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基于结构优化的现代智能优化算法（遗传算法，蚁群算法，神经网络算法）-Modern intelligent optimization algorithm based on structural optimization (genetic algorithm, ant colony algorithm, neural network algorithm)
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用于预测控制,完成相关模型的建立，神经网络和蚁群(Used to predict control, to complete the establishment of the relevant model, neural network and ant colony)
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智能算法，含有遗传算法、模拟退火算法、BP神经网络优化、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法等智能算法，MATLAB亲测可用。(Intelligent algorithm, including genetic algorithm, simulated annealing algorithm, BP neural network optimization, immune algorithm, particle swarm algorithm, ant colony algorithm and other
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通过蚁群算法改进bp神经网络,有利于学习(The improvement of BP neural network by ant colony algorithm is beneficial to learning.)
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RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值。RBF权值的初始聚类方法较为复杂，比较简单的有K均值聚类，复杂的有遗传聚类，蚁群聚类等，这个RBF网络的程序是基于K均值聚类的RBF代码。(RBF (radial basis function network) is an important neural network. The training of RBF network is divided
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基于发现蚁群算法优化神经网络是利用蚁群算法在解空间寻找出一组最优的权值和阈值，然后将这一组解带回到神经网络进行细致优化，从而得到最好的权值和阈值。(Found that the ant colony algorithm to optimize the neural network based on Ant Colony Algorithm in the solution space to find a set of optimal weights and threshold based on,
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这个是教程，帮助学习蚁群算法，对于神经网络的运用有较好的理解(This is a tutorial to help learn ant colony algorithm, which has a better understanding of neural network application.)
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一种基于蚁群算法优化的BP神经网络，请大家参考指正(Ant Colony Optimization BP Neural Network)
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