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利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构 评分:

常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。
2008-02-22 上传大小:143KB
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评论 共3条

fangyangde1977 可以借鉴一下,谢谢分享。。
2015-04-20
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yijiangnan316 可以借鉴一下,谢谢分享。。。
2014-05-08
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yingming1101 只是介绍了大致的方法,有源程序就好了。
2012-07-02
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数模算法-最优化理论的三大经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法
随机神经网络之模拟退火
模拟退火算法优化神经网络

文档为利用模拟退火算法优化BP神经网络的权值和阈值的matlab代码,效果显著

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Python代码实现模拟退火算法Boltzman机神经网络权重调节
基于遗传算法优化的BP神经网络的 非线性函数拟合
遗传算法优化的BP神经网络建模
matlab2017使用基因算法、模拟退火、粒子群算法算最优化
遗传算法优化BP神经网络matlab程序

利用遗传算法优化BP神经网络,达到很好的权值和阈值

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基于模拟退火神经网络算法

将模拟退火算法应用于神经网络中,可解决神经网络算法易陷入局部极小和收敛速度慢的问题

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模拟退火
优化算法——模拟退火算法
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