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利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序-improved PSO training bp neural network Matlab procedures
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利用PSO训练BP神经网络的MATLAB源码-use PSO training Neural Network MATLAB source
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matlab中基于模拟退火法的粒子群BP神经网络计算程序-matlab simulated annealing method based on BP neural network computing PSO program
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对于初学matlab的同学会有帮助，基于人工神经网络的常用数字信号调制，阵列信号处理的高分辨率估计，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，基于分段非线性权重值的Pso算法，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Matlab for beginner students will help, The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, High-resolution array s
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matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，基于分段非线性权重值的Pso算法，车牌识别定位程序的部分功能，matlab小波分析程序，LDPC码的完整的编译码，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对于初学者具有参考意义，数值分析的EULER法。- Import data files as input parameters matlab program is running, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Par
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基于分段非线性权重值的Pso算法，matlab编写的元胞自动机，模式识别中的bayes判别分析算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，车牌识别定位程序的部分功能，能量熵的计算，考虑雨衰 阴影 和多径影响，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, matlab prepared cellular automata, Pattern Recognition bayes discriminan
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该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。(The PDF has a total of 30 MATLAB in the case of neural networks, including BP, RBF, SVM
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Matlab中关于PSO优化BP神经网络的实例，以及具体的代码(An example of PSO optimization of the BP neural network in Matlab and the specific code)
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粒子群算法优化BP神经网络，使用matlab平台实现，解决了BP神经网络速度较慢的问题(Particle swarm optimization (PSO) optimization of BP neural network)
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利用PSO蚁群算法改进的BP神经网络，收敛性很好！很实用(The BP neural network improved by PSO ant colony algorithm has good convergence. Very practical)
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用pso对bp神经网络进行优化，对软土路基进行沉降预测(Using PSO to optimize BP neural network to predict the settlement of soft soil subgrade)
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1.批量最小二乘法算法（也称最小二乘的一次性完成辨识算法）
2.递推最小二乘法算法，应用递推算法对参数估计值进行不断修正,以取得更为准确的参数估计值。
3.粒子群算法(PSO)。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的优点在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。
4.BP神经网络，各个神经元仅接收来自前一级的输出，经神经元处理后的信息将输出至下一级，网络中没有反馈，即前一级神经元不会接受后一级神经元的输出。
water tank是原始数据（双容
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主要是通过GA和PSO的全局搜索能力，用于改进BP网络的权值阈值(It is mainly used to improve the weight threshold of BP network)
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