基于遗传算法的神经网络在露天矿卡车调度系统优化中的应用研究

这个程序使用遗传算法来优化神经网络的权值，从而达到最佳状态。通过将遗传算法和神经网络结合在一起，该程序可以提高神经网络的性能和效率。如果你正在寻找一个方法来提高神经网络的表现，那么这个程序是你不可错过

这是一段基于遗传算法优化的BP神经网络算法Matlab代码。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过反向传播算法来训练网络权重，以实现模型的优化和预测。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，

将遗传算法与RBF神经网络结合，的优秀学习算法

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

通过分析常规函数链接型神经网络（FLANN）结构与支持向量机（SVM）的关系，确定了两者本质上的等价性；在此基础上提出了一种基于SVM技术的FLANN构造新方法，并将SVM-FLANN应用到称重传感器

一种基于遗传算法的BP神经网络优化方法，并提供了具体的实现步骤和代码示例。遗传算法被用于优化BP神经网络的权值，通过不断迭代和进化，找到最优的网络结构和权值组合，从而提高神经网络的预测性能和泛化能力。

这份matlab代码使用RA算法优化BP神经网络，适用于时间序列预测。

对近几年应用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化设计前向神经网络结构的研究进行了评述。指出了神经网络结构优化设计的重要性和目前各种方法存在的不足。介绍了神经网络结构设计原理和应用G

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

为了选定合理的匹配卡车型号,在分析影响卡车选型的因素后,结合车铲在勺容匹配之间的数值关系,提出可以采用有效解决组合问题的遗传算法进行求解;构建了遗传算法模型,寻求了卡车的最优匹配型号。