利用遗传算法优化BP神经网络，实现对非线性函数的拟合。
暂无评论
一种基于遗传算法的BP神经网络优化方法，并提供了具体的实现步骤和代码示例。遗传算法被用于优化BP神经网络的权值，通过不断迭代和进化，找到最优的网络结构和权值组合，从而提高神经网络的预测性能和泛化能力。
本程序采用遗传算法优化BP神经网络进行数据分类预测。提供完整代码和数据集。有任何疑问，可随时咨询。
这份matlab代码使用RA算法优化BP神经网络，适用于时间序列预测。
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
遗传算法是目前应用较为广泛的优化方法之一。它以其所需领域知识较少,对目标函数无过多要求及在解决多维问题时良好的性能,在解决一些复杂优化问题时较传统数学优化方法更加有效。传统遗传算法的基本思想是源于自然
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合源程序-BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
遗传算法优化神经网络matlab代码,里面有详细的说明
基于遗传算法的神经网络编程实例，附有代码。
人工智能中的遗传算法和神经网络比较，用遗传算法去优化神经网络
暂无评论