基于粒子群优化算法的BP神经网络在预测任务中的应用。传统的BP神经网络容易陷入局部最优解,而粒子群优化算法能够有效地克服这个问题。文章详细介绍了粒子群优化算法的原理以及其与BP神经网络的结合方法,并通
以多项式函数作为神经元的激活函数,结合矩阵伪逆的思想预先确定网络权值,并利用区间折半搜寻法自动优化隐层神经元数。通过对Hermit函数的仿真,充分显示了综合优化神经网络算法对函数具有较好的逼近。
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粒子群优化算法; 第1节 绪论 ; 第1节 绪论 ; 举例标准型线性规划问题 max s.t : 变量非负 数学模型具有以下特点 1若干个决策变量决策变量的一组值表示一种方案同时决策变量一 般是非负的
接下来由我来为大家讲解粒子群算法的改进首先通过刚才的同学的讲解我们对PSO算法过程有了大致的了解但是尽管是这么优秀的算法也依然存在着不足和缺点直到现在其实也没有出现过完美解决PSO算法里边所出现的问题
资源简答,内容相对短小精悍,更有利于初学者对于该算法的掌握。该算法对于一些基本的需求都能得到满足,且对需承载的平台要求不高。希望能对初学者有一点帮助!
最新的粒子群优化算法教材；全面阐述了粒子群优化算法的发展过程以及作者自己的研究成果,包含大量PSO与其他算法的性能比较；是一本由浅入深的PSO基础教材。
基于量子粒子群的改进投影寻踪聚类算法,多次仿真实验证明此算法有效、可行。并进一步运用该算法对生物信息学中的数据进行聚类分析,如乳腺癌细胞,Iyer基因表达谱数据,结果仍然比较理想。此后,将进一步深化聚
好几种不同的粒子群算法的MATLAB代码,有需要的可以下载
CUDA平台加速粒子群优化算法(pso),自己实现,结构清晰,加速比可达到10倍左右,适合初学者,因为还有一定的优化空间。
