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搜索资源 - PSO training Neural Network
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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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标准BP神经网络算法程序：动量BP算法程序：％ 调用 TRAINGDX 算法训练 BP 网络
粒子群优化神经网络源程序,The standard BP neural network algorithm procedure: momentum BP algorithm procedure: TRAINGDX called BP network training algorithm particle swarm optimization neural network source code
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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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利用PSO训练BP神经网络的MATLAB源码-PSO training using BP neural network MATLAB source
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利用pso算法训练人工神经网络的源代码。-PSO algorithm for the use of training artificial neural network source code.
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一篇硕士学位论文，数值优化技术编码的 PSO混合算法及 其在前馈神经网络训练中的应用研究。-A master' s degree thesis, numerical optimization techniques encoded hybrid PSO algorithm and the former feed-forward neural network training in applied research.
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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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use PSO training Neural Network
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将PSO算法应用于神经网络训练的方法,并与BP 算法做了对比仿真实验。-The PSO algorithm is applied to neural network training methods, and BP algorithm was compared with the simulation.
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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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利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序\利用改进粒子群训练RBF神经网络的-Improved Particle Swarm training bp neural network matlab program \ using improved particle swarm training RBF
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training neural network using pso -training neural network using pso
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ＢＰ神经网络具有较强的非线性问题处理能力 是目前一 种 较 好 的 用 于 时 间 序 列 预 测 的 方 法 然 而 它 存 在 易 于 陷 入 局 部 极 小,针对地震预测的应用,用改进粒子群优化的ＢＰ算法对四川地区最大震级时间序列进行预测,通过训练 预 测 次 年 的 最 大 震 级 结 果,表明此方法优于未经优化的 ＢＰ算法具有良好的预测效果 -BP neural network has a strong nonlinear problems processing power is a
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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
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用粒子群算法来优化神经网络的训练，关于含有交叉因子的粒子群算法-Particle swarm optimization to optimize the neural network training, containing cross-factor particle swarm optimization
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pso训练bp神经网络的程序，简单易用，欢迎交流探讨-pso bp neural network training program, easy to use, welcomed the exchange of
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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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通过粒子群算法训练神经网络，实现一个简单的人工智能算法(Training neural network through PSO)
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BP神经网络容易陷于局部极小值，PSO算法在无约束非线性函数优化方面性能优越，通常可以直接找寻到全局最优解，即使不能搜多到全局最优解，也距离全局最优点不远。当然，基本PSO算法陷入局部极值也是有的。对于这个缺点目前还没有找到比较有效、省市的解决方案。本案例实现利用PSO算法和BP算法共同训练神经网络，先将网络进行PSO算法训练，然后BP算法接着进行小范围精细搜索，PSO算法训练神经网络的本质就是将输出误差函数（即能量函数）看成目标函数，PSO对能量函数进行全局寻找最小值。(BP neural n
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