BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中,调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法,即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简
matlab经典源代码程序，遗传算法优化的小波神经网络
论文研究-遗传算法与神经网络的结合.pdf, 阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性，提出用多层前馈神经网络作为遗传
基于遗传算法的神经网络
在本讲义中,我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法,包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的,常规算法很难解决的问题。由于这些算法都有着很深的理论
Matlab粒子群算法遗传算法优化RBF径向基神经网络-粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络.rar粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络
含有源程序，可执行文件以及详细的实验报告。去年人工智能的作业。关于神经网络的应用及实现。实现语言为C/c++
对遗传算法和BP神经网络的特点进行了比较，作为进化算法神经网络与遗传算法的目标相近而方法各异。阐述了遗传算法与神经网络结合的必要性。提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的权值，用遗传算法的全局随机
针对井下存在地应力测点相对较少,量测结果离散,计算非线性等问题,研究将神经网络与遗传算法应用于地应力测量中。利用BP神经网络代表矿井水压致裂的压力值和地应力参数之间的非线性关系,通过实际工程样本对神经
为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA
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