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psobp
- 该文件是使用粒子群算法来求解BP神经网络饿最优解，进而对样本数据训练学习-The document is the use of particle swarm optimization to solving hunger BP neural network the optimal solution, and then the training sample data for the study
Bppssopcnna
- 一种基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧与神经网络滤波方法。。运用粒子群优化算法(PSO)确定pcnn图像滤波参数，对图像进行滤波 -Pulse Europe and the neural network filtering method based on particle swarm optimization (PSO) to determine the parameters. . Particle swarm optimization (PSO) to determine the
RBF1
- 粒子群算法、遗传算法优化的RBF神经网络程序-Particle swarm optimization, genetic algorithm optimization on RBF neural network program
Tbp2h
- 利用粒子群PSO算法，设计一个使得前向神经网络的的训练得到最优问题。 -Using particle swarm PSO algorithm design one makes the feedforward neural network training optimization problem. , Tested
PSO-RBF-5
- 一个基于粒子群优化径向基神经网络参数的程序-A radial basis function neural network parameters based on particle swarm optimization program
PPSO_GA_RRBFa
- 粒子群算法、遗传算法优化RBBF径向基神经网络。可直接使用。 -Particle swarm optimization, genetic algorithm optimization the RBBF RBF neural network. Can be used directly.
Aqpsozipn
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。 -This paper presents a new method of network anomaly detection based on quantum particle swarm
PSO_GA_RBF11
- 粒子群的程序，粒子群优化rbf神经网络，是一段很好的程序，希望对大家有用-Program of particle swarm particle swarm optimization rbf neural network is a good program, and hope to be useful
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- 粒子群算法优化人工神经网络的基本程序，对神经网络权值进行优化，改进神经网络的不足-The basic particle swarm optimization neural network program
PSO-BP
- pos pb matlab 粒子群优化的人工神经网络-pos pb matlab
program
- 编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
PSO-bp((matlab
- 实现粒子群算法优化BP神经网络的预测算法(Particle swarm optimization algorithm to optimize the BP neural network prediction algorithm)
code
- 该代码为基于pso算法优化的PID神经网络的系统控制算法 清空环境变量 粒子初始化 初始种群极值 迭代寻优 最优个体控制(The code is the system control algorithm of PID neural network based on PSO algorithm optimization Empty the environment variable Particle initialization Initial population extremum
PSO
- 粒子群优化算法可以用于优化很多其他算法，比如说变分模态分解，经验模态分解，神经网络，支持向量机等等(The particle swarm optimization is use to optimize parameters)
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
hybrid_PSO___GD_training_of_RFNN
- 混合粒子群优化的神经网络训练完整代码，matlab实现(hybrid particle swarm optimization for RFNN training implemented by matlab)
pso优化bp神经网络的程序
- 一种基于粒子群算法的bp神经网络优化，程序可用。(A BP neural network optimization based on particle swarm algorithm is available.)
PSO_BP
- 用粒子群算法对BP神经网络进行训练 亲测可用！(BP Neural Network Training with Particle Swarm Optimization Pro-test is available!)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part
pso-elm
- 极限学习机，单隐层前馈神经网络，算法源程序。(Extreme learning machine, single hidden layer feedforward neural network, algorithm source code.)