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粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序-Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm used neural network optimization procedures
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微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。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。,Particle Swarm Opt
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粒子群算法优化神经网络的参数，应用到故障诊断的应用中去-Parameters particle swarm optimization neural network is applied to fault diagnosis of the application to
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A concept for the optimization of nonlinear functions using particle swarm methodology is introduced.
The evolution of several paradigms is outlined, and an implementation of one of the paradigms is
discussed. Benchmark testing of t
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MATLAB 神经网络源代码，包括BP网络、RBF网络、模糊神经网络、小波神经网络、PSO群优化等共43个网络源代码，并有实际案例-MATLAB neural network source code, including BP network, RBF network, fuzzy neural network, wavelet neural network, PSO Swarm Optimization, a total of 43 network source code, and there
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matlab神经网络，基因算法和粒子群优化算法-Matlab neural network, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm
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遗传算法及粒子群算法优化的BP神经网络，用于多输入多输出的神经网络预测模型 -Network Predictive Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization based BP neural network for multiple-input multiple-output neural
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