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BP神经网络,很值,帮助我们在Vc平台上实现神经网络,效果和matlab中没有差别
BP神经网络用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序
Application of BP neural network
BP神经网络的利用输入xy输出xy,用python语言编写的
matlab实现神经网络,基础,十分详细说明。
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。
说明,这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解,试图用PSO算法求解神经网络中的参数,而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优
系统地介绍了粒子群优化算法,将粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,提出了一种改进的粒子群算法——最具影响粒子PSO算法BIPSO,并利用复合适应度即均方误差和误差均匀度之和作为BIPSO训练神经
BP算法基于梯度下降原理是一种局部寻优算法,在变压器故障诊断应用中网络学习过程收敛速度慢,且易陷入局部极小值。而遗传算法(GA)具有并行计算的特点,可以有效防止搜索过程收敛于局部最优解。将二者结合起来
很好的关于bp在matlab中的实现,对于bp网络是一种多层前馈型神经网路
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