暂无评论
为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层深度、铣削层宽度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)之间的反向传播(BP)神经网络预测模型。利用遗传算法(GA)优化了BP神经网络的权
基于遗传算法优化BP神经网络的多输入多输出预测模型本模型采用遗传算法优化BP神经网络，实现了多输入多输出的预测功能。模型代码以MATLAB编写，并附带EXCEL数据以供参考。代码可直接运行，且能够轻
Matlab遗传算法优化神经网络权值的程序-遗传算法优化神经网络权值的程序.rar遗传算法优化神经网络权值的程序
介绍改进的粒子群算法对BP神经网络的优化的pdf文档，共同学习下
本程序利用当前流行的pso算法对rbf神经网络进行优化，使之预测精度高
遗传算法优化BP神经网络算法代码dai附件-利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值.rar大家好： 为了感谢大家对我的帮助，我把自己搜集到的有关遗传算法优化BP神经网络算法的代码发给大家。
ga-rbf初学者可以通过此文章了解大致过程
针对网络安全态势预测，为了提高预测精度和预测算法的收敛速度，采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索
利用PSO优化BP神经网络的初始权值和阈值，使仿真结果更加稳定。
利用遗传，模拟退火以及粒子群算法来求解TSP问题
暂无评论