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采用NEAT技术，结合遗传算法和神经网络的训练算法，可以有效地训练智能体规避障碍物-used NEAT technology, which combines the genetic algorithm and neural network training algorithms. can be effectively trained agent to circumvent obstacles
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用于神经网络训练的混合遗传算法，与快速BP算法结合。,For neural network training, hybrid genetic algorithm, combined with the rapid BP algorithm.
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用遗传算法优化bp神经网络的权值，并训练以及验证网络-Bp by using genetic algorithms to optimize the weights of neural networks, and network training and validation
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要建立一个有效的支持向量回归(SVR)模型，支持向量回归的3个参数c，y，占丛须预先设定。提出一种新型的遗传算
法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的
IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模
型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8
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用遗传算法来优化BP神经网络，进行网络训练，包含有实验数据-Using genetic algorithms to optimize the BP neural network, the network training, includes the experimental data
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同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域，基于Java语言实现。-Compared with the genetic algorithm, PSO has the advantage is simple and easy and there is no need to adjust many parameters. Has been widely applied to function o
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PSO算法简单、易实现且参数较少，现已被应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域-PSO algorithm is simple, easy to implement and less parameters, have been applied to function optimization, neural network training, fuzzy system control and other applications of genetic algorit
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
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非线性函数拟合——利用遗传算法来优化BP神经网络，利用神经网络开发包实现图形化的神经网络模拟，使得神经网络原理更直观，可用于教学，也可用于实际神经网络训练，内附详细帮助文件。-Non-linear function fitting- using genetic algorithms to optimize the BP neural network, neural network development package to implement graphical neural network
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Used for mathematical modeling neural network training get intelligent algorithms
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training neural network with genetic algorithm
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本程序用于根据遗传算法设定BP神经网络初值，在此基础上进行BP神经网络训练，需要安装goat工具箱-Genetic algorithm, the program for setting the initial value of the BP neural network, based on BP neural network training, the need to install the goat Toolbox
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神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优
把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的
全局最优值及对应输入值。
-Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using
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本课题首先根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优
把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的
全局最优值及对应输入值。
-Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using no
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采用遗传算法训练具有7个隶属函数的FNN控制器权值的一个好用程序,读自MATLAB工具箱的神经网络理论与应用程序源代码一书。-A useful training program using genetic algorithms with seven membership function FNN controller weights, read from MATLAB toolbox neural network theory and application source code book.
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feed forward neural network with genetic algorithm Training
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运用遗传算法优化神经网络结构，提高训练速度，运算精度-Genetic algorithm optimization of neural network structure, improve training speed, the precision
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粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。-The basic idea of Particle Swarm Optimization (PSO) is to find the optimal solution by cooperating and sharing information among individuals.
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基于遗传算法优化的bp神经网络训练main函数，包括数据的导入，归一化，训练，权阈值的保存等-Based on genetic algorithm optimization of bp neural network training main function, including data import, normalization, training, the preservation of the threshold, etc.
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BP神经网络建模归一化数据处理神经网络训练分类以及遗传算法优化的BP神经网络函数拟合(BP neural network modeling normalized data processing neural network training classification and genetic algorithm optimization BP neural network function fitting)
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