基于神经网络的混合优化算法研究

提出了一种新的演化神经网络算法GTEANN，该算法基于高效的郭涛算法，同时完成在网络结构空间和权值空间的搜索，以实现前馈神经网络的自动化设计。本方法采用的编码方案直观有效，基于该编码表示，神经网络的学

基于卷积神经网络的视觉泊车算法研究.caj

本文提出一种基于RBF神经网络的医学图像分类算法,利用像素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练,使用训练后的RBF神经网络图像的分类识别,对不同的分类结果赋予不同rgb值进行显示。实验结果表

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

针对异构网络切换问题，综合考虑遗传算法和禁忌算法的优点，结合神经网络及模糊理论，提出了基于遗传禁忌算法（GATS）优化的模糊神经网络垂直切换算法GATS-FNN。在切换过程中加入了预判决模块，通过筛选

通过VC++6.0实现的基于RBF的神经网路结构优化，具有训练快速，结构简单等优点，是一种基于径向基函数的前馈方法。

随着近几年来深度学习的兴起,其在目标检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习领域都取得了重大的突破,其中以卷积神经网络在深度学习中的运用较多。自VGGNet出现以来,深度学习逐渐向深层的网络发

基于粒子群的神经网络优化技术,感兴趣的话可以参考一下

模糊神经网络;算法;机器学习；比较好的学习资料；可以参考一下

简要分析由Logist ic 映射产生的混沌数以及不同混沌序列之间的概率统计特性, 为混沌全局性搜索提供了 依据. 将一种快速BP 算法与混沌优化相结合, 提出了混沌BP 混合算法. 由于混沌Logi