改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别_陈闯

用遗传算法优化神经网络的matlab程序

遗传算法与神经网络的结合，用遗传算法调整网络隐层的节点数。

语音特征识别是模式识别的一个重要研究内容，对本案例，提取了民歌，古筝、摇滚和流行四类不同音乐的24维特征向量各500组，希望用BP网络实现对着四类音乐的有效分类。1）比较采用2-3种不同的隐含层神经元

基于遗传算法和小波神经网络的语音识别研究

BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。

对BP神经网络进行了详细描述，并给出了改进BP算法的几种方法

遗传算法 优化 BP神经网络 非线性函数 拟合

这是一份基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的数据分类预测matlab代码，通过使用遗传算法对BP神经网络进行优化，可以提高数据分类的准确性和预测性能。这份代码可以帮助研究人员和开发者在数据分类

本资料是一个遗传算法优化BP神经网络实现非线性函数拟合的实例。在该实例中，我们使用遗传算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化，从而提高拟合效果。具体实现过程详细介绍了遗传算法的原理、BP神经网络的结构

遗传算法优化BP神经网络进行交通流量预测，其预测精度明显超过了仅使用BP神经网络进行预测的情况。