粒子群算法与神经网络的结合建模,李文婷,吴锦,粒子群算法是一种基于群体智能的优化技术,该算法原理简单、易于实现。本文利用粒子群算法优化神经网络的参数,提出了粒子群算法
嘉陵江水质评价的文件,模糊神经网络的一篇文章,我在学习的时候,无意中看到了
针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题, 提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相 结合的学习方法. 综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质, 基于P
自适应变异粒子群算法具备了基本粒子群算法和遗传算法优点,用此算法寻找BP网络较好的网络权值和阈值,使得BP网络的全局误差最小化,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限, 而且模型的精
针对基于特征代码的静态木马检测技术的不足,通过实时监控程序的可疑行为,运用贝叶斯算法分析程序行为特征进而发现木马程序,并对恶意木马程序的非授权操作进行修复,设计并实现了一个基于行为分析的单机木马防护系
针对BP神经网络在煤层瓦斯含量预测中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据煤层瓦斯含量与其影响因素之间相互作用和耦合的特点,建立了粒子群算法和BP神经网络相结合的煤层瓦斯预测模型.在采用BP网络
旅游客流量受多种因素影响,传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律,人工智能方法如BP神经网络,其结构的选择过多依赖经验,基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络,通过惯性因子的非线性递减
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粒子群优化RBF神经网络极其应用的两篇好文献,第一篇介绍优化原理,第二篇阐述了优化网络在入侵检测方面的应用。
SPO_BPNN_PID:基于粒子群优化的神经网络PID控制
