神经网络优化遗传算法

是期刊上的一篇他人所作论文，摘要如下：为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法.将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网

这是基于BP神经网络遗传算法极值寻优的MATLAB源代码，请大家多多参考！！！

遗传算法改进BP人工神经网络，有利于大家将模式识别精度提高。

经典人工智能算法，神经网络学习资源，机器学习源码及案例。

神经网络与遗传算法源码与实例，涵盖机器学习、深度学习相关知识。

基于遗传算法BP神经网络预测

学习神经网络和遗传算法的文件，学习的好帮手，读研的都可以看的。

针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题,改进了自适应交叉率和变异率的计算方法,考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配,提出一种改进的自适应遗传算法;并将其应用于BP神经网络

入侵检测是一种主动的安全防护技术,能够对网络内部和外部的攻击进行防御。基于神经网络的入侵检测是常用的智能检测方法,其中BP神经网络是比较常用的神经网络模型。针对BP神经网络算法易陷入局部极值和收敛速度

传统的BP神经网络分类和拟合精度不高,很大原因取决于其初始化参数的随机性,导致网络陷入局部最优解或者无法拟合。本程序运用遗传算法初始化BP神经网络的参数,使网络的非线性拟合和分类精度更高。对于想要进行