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用遗传算法优化神经网络权值的源程序
- 用遗传算法优化神经网络权值的源程序-genetic algorithm optimization neural network value of the source
文本分类中结合评估函数的权值调整技术
- 文本分类中结合评估函数的权值调整技术
GA训练神经网络权值
- 利用GA算法训练神经网络权值参数
用遗传算法优化神经网络权值的源程序
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文本分类中结合评估函数的权值调整技术
- 文本分类中结合评估函数的权值调整技术-Text classification in combination with the right to assess the function of adjusting the value of technology
my_project
- 英语的自动句子权值计算程序,已经根据权值排序句子。-English the automatic right to sentence calculation procedure, based on the right value ranking sentence.
yhzgah_sars
- 用遗传算法优化神经网络权值的工具箱,很好用。解决神经网络全局收敛问题,训练速度快-genetic algorithm optimization neural network toolbox value of the right to good use. Neural network address global convergence, speed training
weight_fusion_exp
- 加权融合算法,对不同的因素加不同的权值以达到最优-weighted fusion algorithm, the different factors in different weights to achieve optimal
gabp
- 利用matlab编写的遗传算法优化神经网络权值的程序-Prepared using genetic algorithm matlab neural network weights optimization procedure
DijkstraMatlab
- 最大邻接点存储的单元最短路径算法,在一个网络中,各结点的邻接接点的最大值称为该网络的最大邻接结点数。取网络的最大邻接结点数作为矩阵的列,网络的结点总数作为矩阵的行,构造邻接结点矩阵M-PJ来描述网络结构,邻接结点矩阵的行按结点号从小到大顺序排列,与结点I邻接的结点号写在矩阵的第I行,如果结点I的邻接点数小于最大邻接点数,则以0填充,直到填满为止。对照邻接结点矩阵,把邻接结点矩阵中各元素邻接关系对应边的权值填在同一位置上,构造相应的初始判
geneticalgrithmneuralnet
- 这段程序是用遗传算法优化神经网络权值和阈值的gaot工具箱-This procedure is to use genetic algorithms to optimize neural network weights and thresholds of gaot Toolbox
2008101523144260
- 一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序:gafault.m 它包括以下子程序: 1. BP网络初始化:nninit.m――给出P,T,R,S1,S2; 2. 适应值计算函数:gabpEval.m; 3.将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数:gadecod.m; 二、用GA先求BP网络的权重,再用纯BP直接训练BP的混合GA-BP算法 主程序:gabpfault.m 它包括以下子程
20085417110
- 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化,再用BP算法训练网络。-The use of genetic algorithm to the right of BP network to optimize the threshold value, and then BP algorithm for training the network.
bpcode
- 基于BP网络的分类方法,针对网上的BP分类没有权值调整的缺陷做了改进。-BP network based classification method for web-based BP classification not have the right to adjust the value of the shortcomings have made improvements.
PSO_base_RBF
- PSO的RBFNN优化程序 算法步骤 1.样本数据归一化处理,即将输入输出归一化到[-1,1]区间; 2.确定RBF网络的中心和宽度; 3.以拟合误差的均方根作为性能指标,使用PSO算法优化RBF网络输出层到隐层的连接权值矩阵-PSO-RBFNN algorithm optimization procedures Step 1. Sample data normalization treatment, about inp
GABPTOOLBOX
- 用遗传算法优化BP神经网络的权值及其阀值-Using genetic algorithm optimization BP neural network weights and threshold
PSO_BP
- 基于粒子群和BP神经网络的混合优化策略算法。将改进PSO算法与BP神经网络结合,用PSO算法取代梯度下降法来优化神经网络的连接权值和阈值。程序简单易懂。-Based on Particle Swarm and the BP neural network algorithm for hybrid optimization strategy. Will improve the PSO algorithm and BP neural netw
利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值
- 利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值,内含程序和m文件(Using genetic algorithm to optimize BP neural network weights and thresholds, containing procedures and M files)
og
- 在训练的过程中,调整网络权值,误差反向传播(Adjust the weight of network)
自适应权值立体匹配算法
- 一种改进的自适应权值立体匹配算法,用于图像处理等(An improved adaptive weight stereo matching algorithm for image processing, etc.)