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微粒子遗传径向基matlab代码

一般而言,局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索,若找到一个比现有值更优的解就弃前者而取后者。但是,它一般只可以得到“局部极小解”,就是说,可能这只兔子登“登泰山而小天下”,但是却没有找到珠穆朗玛峰。而模拟退火,遗传算法,禁忌搜索,神经网络等从不同的角度和策略实现了改进,取得较好的“全局最小解”。
2018-04-15 上传大小:6KB
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全结构遗传优化径向基概率神经网络

全结构遗传优化径向基概率神经网络

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径向基神经网络MATLAB仿真

内含6个RBF径向基神经网络的matlab代码,注释清楚简明。

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RBF插值程序

基于径向基函数的插值技术,fortran编译,适合对径向基函数的初步学习

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BP网络与RBF径向基网络对比(傻瓜教程,10秒学会神经网络)

BP网络与RBF径向基网络对比(傻瓜教程,10秒学会神经网络) 通俗易懂

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基于MATLAB径向基神经网络的双色球预测

优点—— RBF神经网络有很强的非线性拟合能力,可映射任意复杂的非线性关系,而且 学习规则简单,便于计算机实现。具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映 射能力以及强大的自学习能力,因此在彩票等非线性大数据分析预测方面, 有着很大的应用市场。 具有局部逼近的优点 RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络,RBF网络可以任意精度逼近 任意的非线性函数,且具有全局逼近能力,从根 本上解决了BP网络的局部最优问题,而且拓扑结构紧凑,结构参数可实现分 离学习,收敛速度快。 只要在MATLAB(R2014b)平台上,通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可 以快速预测。预测系统推荐两注(参数可修改),单注可每号+-1,最多可12 个号复试;也可直接单注投注。单注中奖率一般在2个以上,复试一般在4-6 个红球。预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

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基于遗传径向基神经网络的声音转换

:声音转换技术可以将一个人的语音模式转换为与其特性不同的另一个人语音模式,使转换语音保 持源说话人原有语音信息内容不变,而具有目标说话人的声音特点。本文研究了由遗传算法训练的RBF神 经网络捕获说话人的语音频谱包络映射关系,以实现不同说话人之间声音特性的转换。实验对六个普通话单 元音音素的转换语音质量分别作了客观和主观评估,结果表明用神经网络方法可以获得所期望的转换语音 性能。实验结果还说明,与K-均值法相比,用遗传算法训练神经网络可以增强网络的全局寻优能力,使转换 语音与目标语音的平均频谱失真距离减小约10%。

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RBP径向基神经网络三个源程序

三个径向基神经网络,源程序,逼近效果较好

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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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GA_SA.基于matlab的模拟退火-遗传算法程序

模拟退火算法和遗传算法,智能算法里面的两个重要算法思想;程序已经通过了测试,可直接运行;

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遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码

遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码 详细的注释

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基于遗传算法的单目标优化matlab程序代码

基于遗传算法的单目标优化matlab程序代码

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遗传算法求解无约束优化问题(matlab源码+求解问题)无误版

本压缩包包含两部分:无约束优化问题和求解的遗传算法matlab源代码,用户也可用本程序求解其他无约束优化问题

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径向基函数神经网络模型

径向基函数神经网络模型计算程序源码,供参考

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径向基函数神经网络原理及应用

介绍径向基函数神经网络的基本原理、算法流程及应用。

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遗传算法解决TSP问题matlab源代码

遗传算法matlab源代码,对于初学者特别有用,经过编译没有什么bug

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背包问题遗传算法matlab源程序代码

部分代码: function Population1=GA_tubian(Population,pe_tubian) %遗传算法突变算子 %pe为突变概率 Population1=Population; n=length(Population(:,1)); m=length(Population(1,:)); for i=1:n for j=1:m test=rand; if test<pe_tubian Population1(i,j)=1-Popula

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matlab BP网络与径向基网络在预测方面的比较

本文通过神经网络中的BP网络和径向基网络来对著名的Lorenz方程的解进行预测,从而来比较两种方法在预测方面各自的特点,同时也论证了神经网络用来做非确定性现象预测的优越性。 程序很全 可以运行

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径向基网络

使用径向基网络对蝴蝶花分类学习很好的实例

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遗传算法MATLAB代码

简单的遗传算法,计算函数最值. function ga_main() % 遗传算法程序 % n-- 种群规模% ger-- 迭代次数% pc--- 交叉概率% pm-- 变异概率 % v-- 初始种群(规模为n)% f-- 目标函数值% fit-- 适应度向量 % vx-- 最优适应度值向量% vmfit-- 平均适应度值向量 clear all; close all; clc;%清屏 tic;%计时器开始计时 n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数 %以上为经验值,可以更改。 % 生成初始种群 v=init_population(n,22); %得到初始种群,22串长,生成20*22的0-1矩阵 [N,L]=size(v); %得到初始规模行,列 disp(sprintf('Number of generations:%d',ger)); disp(sprintf('Population size:%d',N)); disp(sprintf('Crossover probability:%.3f',pc)); disp(sprintf('Mutation probability:%.3f',pm)); %sprintf可以控制输出格式 % 待优化问题 xmin=0;xmax=9; %变量X范围 f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)'; % 计算适应度,并画出初始种群图形 x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制,%冒号表示对所有行进行操作。 fit=eval(f);%eval转化成数值型的 %计算适应度 figure(1);%打开第一个窗口 fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图 grid on;hold on; plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像 title('(a)染色体的初始位置');%标题 xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴 % 迭代前的初始化 vmfit=[];%平均适应度 vx=[]; %最优适应度 it=1; % 迭代计数器 % 开始进化 while it<=ger %迭代次数 0代 %Reproduction(Bi-classist Selection) vtemp=roulette(v,fit);%复制算子 %Crossover v=crossover(vtemp,pc);%交叉算子 %Mutation变异算子 M=rand(N,L)<=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量 %M(1,:)=zeros(1,L); v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变,再乘以2. NICE!!确实好!!!把M中为1的位置上的地方的值变反 %这里是点乘 %变异 %Results x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码,求目标函数值 fit=eval(f); %计算数值 [sol,indb]=max(fit);% 每次迭代中最优目标函数值,包括位置 v(1,:)=v(indb,:); %用最大值代替 fit_mean=mean(fit); % 每次迭代中目标函数值的平均值。mean求均值 vx=[vx sol]; %最优适应度值 vmfit=[vmfit fit_mean];%适应度均值 it=it+1; %迭代次数计数器增加 end

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径向基网络实现函数插值(拟合)

用matlab实现RBF神经网络

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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