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针对BP神经网络风速预测中存在的结构不确定以及网络过度拟合的问题,利用遗传算法的全局搜索能力和模糊聚类算法的数据筛选能力,分别对BP神经网络的结构与数据进行双重优化,提出了基于遗传算法和聚类算法的改进
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其训练算法是基于误差的反向传播。然而，传统的BP算法存在着训练速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，研究者采用了遗传算法来优化BP神经网络的结构和参数。
用MATLAB和遗传算法求解问题的实例，计算函数的最值问题
本文对最大最小距离聚类法、K-均值聚类法、感知器算法和最小均方误差算法进行了比较和分析，从算法原理、应用场景、实验结果等多个角度进行了综合评估，为读者介绍了不同算法的优缺点。同时，本文还介绍了聚类算法
利用自行研制的便携式拉曼光谱仪,研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析;基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明:利用马氏距离判别
里面有关于遗传算法的coc文档和完整的代码解决方案
关于用遗传算法优化的BP神经网络的详细案例分析与介绍！
该书详细介绍了遗传算法的基本原理和算法本身的特点，并距离说明，同时介绍了遗传规划的基本思想，用法，特点，通俗易懂。
包含模式识别课后题详解以及模式分类部分课后题答案。有助于初学者的学习
功能简介：使用遗传算法设计并实现了一个简单的排课系统，通过数据库存储排课数据，在前台提供数据维护功能，使用多线程技术进行遗传算法计算并将结果以HTML报表形式显示出来。使用方法：数据库存储在DcSys
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