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改进粒子群算法对BP神经网络的优化
改进粒子群算法对BP神经网络的优化
粒子群算法
BP神经网络
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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
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粒子群算法优化,粒子群算法优化bp神经网络,matlab
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5星 · 资源好评率100%
利用粒子群算法优化，PSO算法需要初始化一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解，在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解称为个体极值。另一个是整个种群目前找到的最优解，这个解称为全局极值.
基于自适应变异粒子群算法优化BP神经网络的高炉炉温预测，基于自适应变异粒子群算法优化BP神经网络权值阈值的高炉炉温自动化监测
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5星 · 资源好评率100%
基于MATLAB编程实现，用自适应变异粒子群算法优化BP神经网络权值阈值，然后通过输入高炉的风速，炉压，富氧，煤比等7个自变量预测高炉炉温，通改进的bp神经网络进行训练和测试，并和标准的BP神经网络算法进行对比，输出对比效果图，包含代码文件，数据文件和运行结果，代码有注释，可以运行
基于粒子群算法优化BP神经网络的时间序列回归分析，基于粒子群算法优化BP神经网络权值阈值时间序列回归分析
浏览：2
5星 · 资源好评率100%
基于MATLAB编程实现，用粒子群算法优化BP神经网络权值阈值，然后对时间序列进行处理，48位输入，隐含层50,24维输出，用改进的BP神经网络进行训练和测试，并和标准的BP神经网络算法进行对比，输出对比效果图，包含代码文件，数据文件和运行结果，代码有注释，可以运行
粒子群BP神经网络参数实现,粒子群算法优化bp神经网络,matlab
浏览：15
5星 · 资源好评率100%
利用粒子群算法对神经网络进行优化，非常好用
利用PSO粒子群优化算法训练BP神经网络PSO-BPmatlabkexing.rar
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5星 · 资源好评率100%
一个利用PSO粒子群优化算法训练BP神经网络的程序，在matlab环境中进行操作，代码简便可行。(The use of a PSO particle swarm optimization algorithm to train BP neural network procedures, operating in the MATLAB environment, the code is simple a
粒子群优化BP神经网络的权值和阈值
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3星 · 编辑精心推荐
粒子群优化BP神经网络的权值和阈值，内含详细的代码说明，方便大家阅读
粒子群优化BP神经网络代码
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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。
粒子群优化神经网络算法
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这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
粒子群算法优化BP神经网络权值的程序
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5星 · 资源好评率100%
用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。
粒子群算法求解BP神经网络参数
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4星 · 用户满意度95%
说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优，这个就有待各位PS
改进粒子群算法
浏览：200
改进的粒子群算法，适合需要用到PSO的朋友参考下，推荐下载
基于改进粒子群算法的BP神经网络研究
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提出了一种基于改进的粒子群算法（PSO）的BP神经网络（BPNN）连接权重和网络结构优化方法。 对于每种网络结构，该算法都会生成一系列由连接权重和阈值组成的粒子，并根据改进的PSO算法选择最佳的网络结构。 由于PSO算法易于陷入局部最优，因此该算法引入了交叉算子和变异算子以提高跳过局部最优的能力。 结果表明，与基本的BP算法相比，改进后的PSO-BP算法具有更好的性能，并将该BPNN模型应用于成矿
基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究.pdf
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论文研究-改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测.pdf
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论文研究-改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测.pdf, 为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变
改进粒子群算法对BP神经网络的优化.pdf
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pso优化bp神经网络代码
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在matlab程序中，可以实现粒子群算法优化bp神经网络的算法，可用不同数据
pso优化BP的MATLAB代码
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粒子群算法PSO优化BP神经网络的MATLAB代码
粒子群算法优化bp网络
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利用粒子群算法优化bp网络，使得网络更加精确
粒子群算法优化RBF神经网络
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粒子群算法优化RBF神经网络MATLAB程序，适用于模式识别和函数逼近。
pso优化BP神经网络
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主要是粒子群算法优化BP神经网络算法，注释写得很清楚，希望对你们有帮助
一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法.pdf
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改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用
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为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟
基于改进粒子群算法优化BP神经网络的废水处理软测量模型.pdf
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基于粒子群算法优化BP神经网络的故障分类预测，基于粒子群算法优化BP神经网络权值阈值故障分类识别
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基于MATLAB编程实现，用粒子群算法优化BP神经网络权值阈值，然后进行故障分类识别的训练和测试，并和标准的BP神经网络算法进行对比，输出对比效果图，包含代码文件，数据文件和运行结果，代码有注释，可以运行
粒子群算法优化神经网络程序
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采用粒子群算法优化bp神经网络的权值和阈值，实现神经网络学习性能的提升
粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序
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粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现，因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟，仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下：本文首先介绍了粒子群算法的国内
论文研究-一种改进的BP神经网络算法 .pdf
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一种改进的BP神经网络算法，袁健，张文霞，为减少BP算法迭代次数并提高收敛速度及跳出局部最小，本文提出改进梯度法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法，在误差寻优初�
改进的模糊BP神经网络及在犯罪预测中的应用
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为了提高犯罪预测的准确性,从而提高犯罪预防技术、以便更好地保护社会治安.采用模糊BP神经网络的一种新算法,通过对已有年份的犯罪数量进行分析,建立知识库,预测犯罪数量.试验数据结果显示:预测具有一定的准确性;同时采用聚类算法得到的隐层数和节点数也是十分准确的,增加了知识库运用的广泛性.该方法为犯罪的预测分析提供了一种新思路.
BP神经网络的几种改进方法.ppt
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ppt文档中主要介绍了BP算法的一些不足和可以用于改进的方法！ 简单实用，大家应该可以从中有所收获。
BP神经网络的改进算法研究-MATLAB7_0中改进BP网络的实现.pdf
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BP神经网络的改进算法研究-MATLAB7_0中改进BP网络的实现.pdf 希望对大家有用 ！
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zengweijundesawf
2019-08-23
一篇论文，就是骗积分，大家不要上当。
cxc8811
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