Matlab遗传算法优化神经网络权值的程序遗传算法优化神经网络权值的程序.rar

用遗传算法优化BP神经网络的一个matlab编程实例

C++写的遗传算法优化神经网络的源程序c++上测试通过...

粒子群算法及遗传算法优化RBF神经网络可用于回归及分类算法

GABP，遗传算法优化神经网络（BP)进行预测，优化前后对比，可套用在其它模型。

神经网络结构为8-17-1,用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,因神经网络预测结果的随机性,导致优化后的神经网络和优化前效果差不多。

本文就前馈网络的结构提出了一种新的编码方案———神经元编码法。该方案在对网络结构编码时 ,是围绕神经元进行的。然后采用遗传算法对其进行优化操作 ,并取得了预期的优化结果

本文介绍如何利用遗传算法优化LSTM神经网络的参数设置，包括层数、神经元个数、连接方式等，并详细讲解了优化算法的实现过程。其中使用的编码方式为元素交换，不同于传统的2进制编码方式。本文还提供了程序实现

本文研究用遗传算法优化BP神经网络，既可以用遗传算法优化神经网络的连接权值，又可以优化神经网络的拓扑结构，还可以用遗传算法同时优化BP神经网络的权值、阈值和网路拓扑结构。传统BP神经网络的权值通过梯度

人工神经网络基本模型,BP神经网络理论 BP神经网络应用 遗传算法

神经网络与遗传算法课件适用于应用数学,计算数学及相关专业的人士参考