粒子群优化BP神经网络的权值和阈值

Bp神经网络方面的专业理论介绍。。。。。。。。。。。。

光伏阵列能否正常工作直接关系到整个光伏发电系统运行的安全性和可靠性。对于光伏阵列故障诊断中传统的BP神经网络诊断算法准确率低、收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化RBF神经网络的故障诊断算法。建立

针对神经网络权值选取不精确的问题，提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中，采用动态惯性权重，并且认知参数与社会参数相互制约。同时，改进的粒子群优化算法结合

借鉴分层递阶结构原理和蚁群算法的思想，提出了一种基于信息素的粒子群算法并用来优化前向神经网络的结构和权值。通过在控制基因中释放信息素进行粒子控制基因的更新，实现了粒子间信息的共享。粒子群的惯性权重采用

提出了一种基于粒子群优化径向基神经网络的液压钻机故障诊断方法。该方法使用虚拟仪器及LabVIEW软件对液压钻机的特征信号进行采集,利用粒子群优化算法对径向基神经网络的径向基中心值、宽度以及权值进行优化

自己写的，编程渣渣，写的很乱，但也基本实现了，仅供参考。有朋友可以联系我相互讨论学习，

delphi神经网络Weights 神经元的突触权值 输入层到隐藏层权重学习 测试 批量测试,想要学习神经网络的朋友可以拿去研究下 源码

利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测

本代码主要利用遗传算法对经典BP神经网络进行优化，应用于非线性函数的拟合

利用鱼群算法优化BP神经网络权值，本代码包括完整的鱼群算法，BP神经网络算法和运行数据，可以直接运行。