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基于GA_BP神经网络的专利技术产业化全过程评价研

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基于GA_BP神经网络的专利技术产业化全过程评价研

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基于遗传_BP神经网络的手写数字识别

简要介绍遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 和BP算法(Back Propagation A lgorithm) ,并结合手写数字识别的 实际应用,提出手写数字识别的遗传神经网络算法。通过实验证实多种算法综合使用比单独使用一种算法得到的图像识 别率要高。

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基于GA进化BP神经网络的货币识别研究

中南大学硕士学位论文,可供模式识别方向综合实验用

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基于GABP神经网络的电池剩余电量的预测-基于GA-BP神经网络的电池剩余电量的预测.pdf

基于GABP神经网络的电池剩余电量的预测-基于GA-BP神经网络的电池剩余电量的预测.pdf

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基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

用GA-BP神经网络算法和粗糙集理论进行交通事故黑点预测

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GA优化BP神经网络的权值程序

用标准遗传算法(GA)来优化BP神经网络的C++程序,内有详细的注释,适合初学者的学习。

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基于GA-BP神经网络模型的汽车线束导线串扰快速预测

基于GA-BP神经网络模型的汽车线束导线串扰快速预测,高印寒,王天皓,本文提出了一种基于GA-BP神经网络的汽车线束导线串扰预测模型。利用其特有的对非线性适应性问题处理能力,并且充分考虑各影响因子�

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基于遗传算法的BP神经网络优化算法

基于遗传算法的BP神经网络优化算法。可根据自己需要训练数据。

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基于遗传算法更新BP神经网络的权值以及阈值

BP神经网络的权值采用梯度下降法更新,不仅输出的精度不高,而且耗费时间较长,基于遗传算法来更新可以达到更好的效果,该程序可以直接运行,没有错误

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一种基于遗传算法优化bp神经网络的风电功率预测方法

本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法,从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据;对参考数据建立BP神经网络的预测模型,并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构,每个种群分别对神经网络权值阈值编码,生成不同长度的个体,用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群,最后判断收敛条件并选择最优个体;再对BP神经网络初始化,用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛,利用该网络对风电功率进行预测;最后,还反复利用预测值,在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步预测。本发明预测精度提高,计算时间减少,稳定性增强。

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论文研究-基于GA-BP神经网络的巨项目投入评价的改进研究.pdf

论文研究-基于GA-BP神经网络的巨项目投入评价的改进研究.pdf,  考虑到巨项目巨大的资源投入量、投入产出的多样性、复杂性和社会性等特点, 根据决策"核心三原则"构建适宜的投入产出评价指标体系, 通过DEA法对巨项目各投入方案进行初评并筛选出有效的方案, 在此基础上运用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP), 结合DEA的初评结果对多个有效方案进行二次评价, 从而选择最优方案. 实证分

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GA-BP算法实例

BP算法是基于梯度下降方法,可能会导致网络陷入局部极值点。遗传算法是一种概率性的自适应迭代寻优过程,遵循“优胜劣汰”的原则,具有良好的全局搜索性能,较好的克服了BP算法局部最优的缺陷,同时可优化BP神经网络初始权重和阈值,进一步提高BP神经网络的计算精度。

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遗传算法优化BP神经网络

遗传算法GA—模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。(具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法)基于自然界“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中,按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选,使适应度值好的个体被保留,适应度差的个体被淘汰,新的群体既继承了上一代的信息,又优于上一代。反复循环,直至满足条件。

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论文研究-基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型.pdf

论文研究-基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型.pdf,  针对传统BP神经网络在旱情预测的实际应用中随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及计算精度低等缺陷,提出一种基于数论佳点集萤火虫(good point set glowworm swarm optimization,GPSGSO)算法与BP神经网络(back propagation neural

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matlab 遗传算法优化BP神经网络程序

关于神经网络的仿真程序,利用遗传算法优化神经网络的权值和阀值

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论文研究-基于GA-BP算法模糊神经网络控制器仿真 .pdf

基于GA-BP算法模糊神经网络控制器仿真,詹习生,李书臣,基于模糊逻辑推理与神经网络控制技术融合,设计一种模糊神经网络控制器。该控制器利用遗传算法(GA)优化隶属度函数,采用误差反向��

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论文研究-基于GA优化的BP神经网络交通路标识别模型 .pdf

基于GA优化的BP神经网络交通路标识别模型,吴军,刘清,利用不变距提取交通路标图像特征,它是路标形状特征的综合反应。本文通过实验样本采用遗传算法(GA)对BP神经网络结构进行优化,��

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基于模糊神经网络的混沌时间序列预测

提出了一种模糊神经网络的混合BP学习方法,把 GA和BP算法相结合用于优化模糊神经网络的结构和参数。

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基于遗传神经网络的个人信用评估模型的研究

基对当前传统个人信用评价体系中的种种问题,提出了一种基于遗传神经网.络(GA-NN)的个人信用评估模型.利用 BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值.弱化了评价中 的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题。实例研究 表明,遗传神经网络的评价模型是令人满意的。

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

该代码是http://blog.csdn.net/qq_29656961/article/details/78155792博客里面的代码,代码里面有要用到的图片资源和音乐资源。

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