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入侵检测(Intrusion Detection)是对入侵行为的检测。它通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据、其它网络上可以获得的信息以及计算机系统中若干关键点的信息,检查网络或系统中是否存在违
本文提出了一种改进的遗传算法 ,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式 ,并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明 ,这种算法能够有效地提高BP神经网络结
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
一种基于遗传算法和BP神经网络的优化算法，详细讲解了MATLAB代码的实现方法以及代码中各个参数的含义和调整方法。通过实验结果的验证，该算法具有较高的优化精度和效率，可广泛应用于各领域的数据优化问题中
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。
这是一个包含基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码的压缩文件。
BP神经网络拟合函数，包括三角函数以及复杂函数，利用matlab语言编写程序
BP神经网络拟合三维高斯函数
从网上下载的遗传算法优化bp网络代码使用不是很方便： 1）直接运行没有仿真结果，必须在命令窗口仿真才能得到结果； 2）使用者必须修改里面的隐层及输出层节点数，而隐层节点数有三个文件必须修改。 3）必须
基于MATLAB的BP神经网络来逼近双变量非线性函数，最后的逼近误差小于0.05
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