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A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
SABP
- BP-SA算法是将BP算法与遗传算法结合，主要功能是对优选非线性相关的属性-BP-SA algorithm BP algorithm and genetic algorithm, the main function is preferred nonlinear properties
ge_bp_xor
- 利用遗传算法解决BP网络异或问题/XOR的分类，-Genetic algorithm to solve the BP network the XOR problem
BPpredictinof-flood
- 针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力，遗传算法优化BP 神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法。以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象，前期74 项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa 月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子，建立汛期降水短期气候预测模型。-BP algorithm is easy to fall into local minimum, slow convergence, genet
Genetic-Algorithm
- 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值。-Genetic algorithm to optimize BP neural network- a non-linear function fitting.
GABPnet
- 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-BP neural network using genetic algorithm to optimize weights threshold value, and then BP algorithm to train the network
Genetic-algorithm-optimization
- 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
Extreme-nonlinear-function
- 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优 把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的 全局最优值及对应输入值。 -Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using
Nonlinear-system-modeling
- 本课题首先根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优 把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的 全局最优值及对应输入值。 -Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using no
GABP
- 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-Genetic algorithm to optimize BP neural network- non-linear function fitting
ANN-F
- 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合,将局部寻优与全局寻优相结合-Genetic algorithm to optimize BP neural network- non-linear function fitting, the local optimization combined with global optimization
yc
- 清空环境变量 网络结构建立 遗传算法参数初始化 迭代求解最佳初始阀值和权值 遗传算法结果分析 把最优初始阀值权值赋予网络预测 BP网络训练 BP网络预测 清空环境变量-Empty the environment variable Established network structure Genetic algorithm parameter initialization Iterative Solution optimum initial thres
GAPNN
- 用遗传算法优化BP神经网络的权值和误差，自己写的代码，可以运行-Using genetic algorithm to optimize BP neural network weights and error, write your own code, you can run
GABPNET
- BP神经网络，遗传算法，已经调试过了，我希望你能给我一些建议-BP neural network, genetic algorithm, has been debugging, I hope you can give me some advice
ga_bp
- 遗传算法优化BP圣经网络权值和阀值，效果很好-Genetic algorithm to optimize BP network weights and thresholds Bible, the effect is very good
eg3-yichuan-feixianxinghanshunihe
- 《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第3个例子，案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合。希望对大家有用！ -The MATLAB neural network analysis of 30 cases of the third example, case 3 genetic algorithm to optimize the BP neural network to nonlinear function fitting. Hope that useful to everyb
Two-color-forecasting-process
- 利用最近100期双色球开奖号码，通过遗传算法优化BP神经网络进行预测- matlab gabp Two color forecasting process
matlab
- 该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优-The program is a genetic algorithm to optimize BP neural network function optimization extreme
Genetic-and-Simulated-Annealing
- 针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型，综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的 优缺点，提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法，并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际同题中，对该算法 进行了仿真研究，给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度。-Considering the generalized maximal covering location model of dynamic locating on war zone e
BPGA
- 本程序为：以遗传算法主程序优化神经网络结构 建立BP神经网络的主程序 mybpnet.m 以BP神经网络模型为基础的适应度函数fitnessBP.m 以BP神经网络模型为基础的映射函数fcnBP.m-the combination of bp network and genetic algorithm