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matlab bp网络优化 评分:

matlab BP神经网络
2018-05-14 上传大小:134B
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bp模型优化预测与matlab仿真,pid参数优化

BP(Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络,中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接,而每层各神经元之间无连接,网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,各神经元获得网络的输入响应产生连接权值(Weight)。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向,从输出层经各中间层逐层修正各连接权,回到输入层。此过程反复交替进行,直至网络的全局误差趋向给定的极小值,即完成学习的过程,

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基于遗传算法的BP神经网络优化算法

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pso优化BP的MATLAB代码

粒子群算法PSO优化BP神经网络的MATLAB代码

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遗传算法优化BP神经网络matlab程序

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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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BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例

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BP神经网络MATLAB源代码

BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

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BP神经网络Matlab实例

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采用双层,8节点,的BP神经网络使用5日历史股价预测未来一天股价。

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