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基于遗传算法和BP神经网络控制倒立摆的程序，用遗传算法优化神经网络权值阈值以达到更好的控制效果-Based on genetic algorithm and BP neural network control procedures for the inverted pendulum, with a genetic algorithm neural network weight threshold in order to achieve better control performance
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该算法也是人工神经网络理论中的线性阈值神经元的学习算法-The algorithm of artificial neural network theory is the linear threshold learning algorithm of neural
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构建BP神经网络，源码。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-BP neural network to build, source. BP network can learn and store a lot of input- out
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使用遗传算法对径向基神经网络进行阈值的优化-Threshold optimization using a genetic algorithm for radial basis function neural network
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带阈值的三层BP神经网络，包括输入层，隐层，输出层。实现sin函数功能。-The BP neural network, including input layer, hidden layer and output layer, with a threshold value,can realize the sin() function.
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运行平台MATLAB，基于BP神经网络的语音分类，含权值与阈值的计算-Operating platform of MATLAB, the BP neural network-based voice classification, with the right values and the threshold calculation
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介绍了RBF神经网络的基本模型，并根据此模型编写了相关的matlab程序，此程序可以以任意精度逼近目标值，最后可得到网络的训练次数，权值和阈值。-Introduce the RBF neural network model, and write program by matlab according to this model, this procedure can be arbitrary precision approaching the target.Finally we can get
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修改过的用c语言编写的遗传算法优化BP神经网络初始阈值的程序，效果还行。可根据实际情况加一些归一化。-Modified genetic algorithm to optimize BP neural network initial threshold c language program, the effect is okay. Actual situation according to add some normalization.
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基于决策论方法识别ask,fsk,psk信号，用神经网络找出判决门限-Decision theory-based methods to identify ask, fsk, psk signal neural network to identify the decision threshold
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采用遗传算法优化神经网络结构，得到使预测值和真值误差最小的权值和阈值，再利用该值进行神经网络建模。-Genetic algorithm to optimize the structure of neural network, get the predicted value and the true value of the minimum error weights and threshold value, then the value of the neural network modelin
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关于神经网络的，对BP网络权值和阈值优化适应度子函数的源代码-Neural network, BP network weights and threshold to optimize fitness subfunction source code
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编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
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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
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应用粒子群算法来寻找BP神经网络最优的初始权值还有阈值，本程序主要是以此来拟合函数，读者可以根据需要，小小地修改一下BP神经网络的代码，可以实现诸如模式识别等功能，收敛效果很好，-Application of particle swarm algorithm to find the optimal initial BP neural network weights as well as the threshold value, the procedure is a way to fit func
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在实际应用中，要根据具体的使用领域和使用需求，选取适当规模和领域的训练数据对BP 神经网络进行训练，从而不断的调整各个隐含层神经元的权系数和阈值范围，从而能够使最后获取的实际输出在所期望的误差范围之内。
-In practical applications, according to the specific field of use and usage requirements, select the appropriate scale and scope of training data
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matlab智能算法遗传算法优化人工神经网络权值和阈值-Matlab intelligent algorithm of genetic algorithm to optimize neural network weights and threshold
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关于用遗传算法改进BP神经网络的matlab实现(转引)
ga优化神经网权值&阈值程序。
优化的基本原理和过程很多论文可以查到，在此不必赘述我就把用gaot5的小程序贴在下面吧，也是y=1/x(为看的方便，比较繁杂的也有) -About matlab improved BP neural network using genetic algorithm implementation (quoted) ga optimizing neural network weights & T
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A Hopfield network is a form of recurrent artificial neural network invented by John Hopfield in 1982. Hopfield nets serve as content-addressable memory systems with binary threshold nodes. They are guaranteed to converge to a local minimum, but conv
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该代码是基于标准BP算法训练样本数据的代码，压缩包里包含代码和样本数据。 BP(Back Propagation)神经网络，即信号的正向传播+误差的反向传播，该网络是应用最广泛的一种神经网络模型。BP网络的设计主要包括输入层,隐层,输出层及各层之间的权值、阈值及传输函数等几个方面。-The code is based on code standard BP algorithm training data, compression bag containing the code and sampl
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基于神经网络对数字调制信号2ASK、2FSK、2PSK、4ASK、4FSK、4PSK进行门限值的判定来识别这六种数字调制信号。-Based on neural network digital modulation signal 2ASK, 2FSK, 2PSK, 4ASK, 4FSK, 4PSK threshold determination performed to identify the six digital modulation signal.
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