搜索资源列表
FuzzyNeuralNetwork
- 本论文在较为系统地分析模糊神经网络理论和遗传算法基本原理的基础上，，提出一种基于补偿模糊神经网络的控制方法，通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入，构造补偿模糊神经网络控制器，实现模糊网络结构和参数的优化及matlab仿真。
GA_BP
- 利用遗传算法优化人工神经网络权值论文. 遗传算法（Genetic Algorithm－GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。
动态规划与排队论
- 本书通过实例与算法程序设计介绍了常用的数学建模方法，包括多元统计、 时间序列分析、线性与非线性规划、多目标规划与目标规划、图论、动态规划、 排队论、优化智能算法、微分与差分、模糊数学、神经网络、计算机仿真、灰色 系统和层次分析法。
CPLD实现快速低开关损耗的优化SVPWM算法
- 介绍了利用ALTERA公司的Maxplus Ⅱ软件及ACEX芯片,基于一种用于三相电压型逆变器的优化SVPWM算法,来实现变频调速系统,该算法采纳Kohonen神经网络的优点。选择适当的调制方法和改进的算法，不但可以显著地缩短计算时间,且显著减少开关损耗。用复杂可编程逻辑器件(CPLD) 来实现这种算法非常简单合适。
wavelet-neural-network-
- 介绍小波神经网络的基本原理。利用遗传算法来优化小波神经网络,达到提高逼近精度,简化网络结构,提高收敛速度的目的。通过实验将其与传统的小波神经网络进行比较,证实前者具有更优的网络结构,更高的逼近精度。-Introduce the basic principles of wavelet neural network. The use of genetic algorithms to optimize the wavelet neural network to improve the approxim
GA
- 遗传算法及其MATLAB实现 主要内容： (1)遗传算法简介 (2)遗传算法的MATLAB实现 (3)应用举例 (4)遗传算法优化神经网络方向-MATLAB realization of genetic algorithm and its main elements: (1) brief introduction to genetic algorithm (2) realize MATLAB Genetic Algorithm (3) application, for exa
gann
- zh这是一个用遗传算法优化神经网络的例子-zh is a genetic algorithm with neural network examples
BP
- 基于BP神经网络算法的研究，主要比较了模拟退火算法、遗传算法、P神经网络的区别，提出了一种比较优化的BP算法-the research for BP
StudyingpossibilityinaclusteringalgorithmforRBFNN.
- 聚类算法优化的RBF神经网络外文文献 十分难找的-Clustering algorithm optimization of RBF neural network is very difficult to find foreign-language literature of the
pipeilvboqi
- 通过采用神经网络中的Clipping方法和MonteCarlo修改学习算法，对用于光学模式识别的纯相位二值化匹配滤波器进行了优化设计。计算机模拟结果表明，和传统的纯相位匹配滤波器的相关输出结果相比，其识别输出的信噪比和信号相关峰值得到了明显的提高，从而为今后的光学实现奠定了良好的基础。-Through the use of neural network methods and MonteCarlo modify Clipping learning algorithm for optical pa
CameracaUbraifonformonocularvision
- 摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点，为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题，依 据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点，提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用 遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点，一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型，另一方面增强了摄像机标定的精 度和鲁棒性。-The camera calibration isoneofmostimportantresearch ifeldsin compute
BP
- example.txt 仿真实例.txt 归一实例.txt 每次预测结果不一样的解释.txt 遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用.txt -example.txt simulation examples. txt return an instance. txt is not the same each time the interpretation of predicted results. txt genetic algorithm BP neural netwo
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
Wavelet-neural-networks
- 小波神经网络、遗传算法优化神经网络代码，测试可以使用，但具体的原理不是很懂！ -Wavelet neural networks, genetic algorithms to optimize neural network code, the test can be used, but the principle is not very specific!
matlabGA
- matlab神经网络优化的遗传算法介绍 -matlab neural network optimization of the genetic algorithm
Ryan_GA_BP
- 实现了基于遗传算法GA优化的BP神经网络，遗传代数为100代(BP neural network based on GA optimization)
粒子群优化算法
- 粒子群优化（PSO）是一种进化计算技术（进化计算）。 捕食鸟行为的研究。粒子群算法（PSO）的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享找到最优解。 粒子群优化算法的优点是它简单且易于实现，没有多个参数。目前，它已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等遗传算法中。(The particle swarm optimization (PSO:Particle swarm optimization) is an evolutionary computing technology (Ev
智能优化算法及其应用
- 介绍了模拟退火，遗传算法等优化算法、神经网络、混合优化算法等(The optimization algorithms such as simulated annealing, genetic algorithm, neural network and hybrid optimization algorithm are introduced.)
基于神经网络和粒子群
- 用BP神经网络和粒子群算法的优化，主要针对的是函数最大值和最小值的寻找。
6退火遗传算法优化BP神经网络的研究
- 退火算法优化BP神经网络的研究，介绍了一种新的方法(Annealing algorithm to optimize BP neural network)