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基于粒子群算法优化Spiking神经网络
基于粒子群算法优化Spiking神经网络
粒子群算法
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基于粒子群算法优化脉冲神经网络，更进一步优化现有的脉冲网络。
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粒子群优化神经网络.rar
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使用粒子群算法PSO优化BP神经网络的参数，已经做了标注，更详细的可以参照这篇文章
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
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结合粒子群算法的神经网络预测模型，张煌，梁朋，股票数据量大,走势不稳定，峰值尖锐且通常噪声较多这些因素都给预测带来了一定的难度，因此目前现有的单一预测模型往往准确率较�
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。
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This add-in to the PSO Research toolbox (Evers 2009) aims to allow an artificial neural network (ANN or simply NN) to be trained using the Particle Swarm Optimization (PSO) technique (Kennedy, Eberhar
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粒子群优化BPNN的python实现代码.rar
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粒子群优化算法对BPNN进行超参数优化的python代码实现，亲测可用
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
粒子群算法优化BP神经网络权值的程序
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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。
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PSO粒子群算法优化神经网络，针对bp神经网络容易陷入局部极小，收敛速度慢的缺点，利用pso优化神经网络，提高了网络的泛化能力。
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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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离子群优化算法是科研中常用的算法之一，在本资源包中，将常规BP神经网络与粒子群优化后的BP神经网络做了对比，得出较为可信的结果。
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改进粒子群优化rbf神经网络
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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。
粒子群算法求解BP神经网络参数
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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
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
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以优化SVM算法的参数c和g为例，对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。是很好的学习材料
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国外开发的一个脉冲神经网络工具包，matlab和python均可使用，适合类脑和spiking神经网络研究使用
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