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搜索资源 - genetic algorithm threshold
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把遗传算法和退火算法相结合，寻找图像分析所需的阈值。-genetic algorithms and annealing algorithm combining image analysis to find the required threshold.
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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，R，S1，S2
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遗传优化算法优化权值与阈值，视神经网络训练次数减少-Genetic optimization algorithm to optimize the weights and threshold, optic nerve network fewer training
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本程序是基于matlab的道路分割算法，其采用的方法是最大类间方差阈值与遗传算法-This procedure is based on the matlab path segmentation algorithm, and its approach is Otsu Threshold and Genetic Algorithms
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函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一组特征。样本的特征就是基因）。
对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。
已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。
对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。
样本的类内类间距离采用欧氏距离。-Lelief function implements the algorithm. (Classificatio
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利用Maltab脚本M语言，使用GA遗传算法优化BP神经网络阈值，文件包括：ga_bp和gaot工具箱，首先在maltab中利用setpath设置加载gaot工具箱，然后在ga_bp文件夹下运行！(Using Maltab scr ipt M language, we use GA genetic algorithm to optimize BP neural network threshold. The files include ga_bp and GAOT toolbox. First,
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神经网络中网络结构哦、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，用遗传算法的神经网络进行优化。(The choice of network structure, initial connection weight and threshold in neural network has a great influence on network training, and is optimized by the neural network of genetic algorithm.)
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用遗传算法和otsu实现多彩色图像的多阈值分割 。。。。。。。。。。。。(Multi threshold segmentation based on genetic algorithm)
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采用matlab语言实现了遗传算法对elman神经网络的优化，固定了权阈值参数，大家可以试试(The optimization of Elman neural network by genetic algorithm is realized with MATLAB language, and the weight threshold parameters are fixed. You can try it)
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