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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
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Express gatool use of MATLAB in the implementation of training neural network genetic algorithm procedure
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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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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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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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遗传算法对BP神经网络的优化，帮助其优化参数，在进行训练-Genetic algorithm (ga) optimization of BP neural network, help the optimization parameters, in the training
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feed forward neural network with genetic algorithm Training
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包括随机梯度算法，相对梯度算法，BP神经网络的整个训练过程,遗传算法无功优化。- Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, The entire training process BP neural network, Genetic algorithm based reactive power optimization.
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粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。
源于对鸟群捕食的行为研究。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 particle swarm optimization (PSO:Part
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