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搜索资源 - genetic algorithm function approximation
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遗传算法优化小波神经网络的源程序:
1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m
2.直接用WNN逼近非线性:Wnn_test.m, (内部调用小波函数)
3.遗传算法优化后逼近 :GA_Wnn_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适应度,解码函数)-genetic algorithm optimization WNN source : 1. Construction of the nonlinear function : nninit_test.m at 2.
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遗传算法解决NN逼近任意函数-genetic algorithm to solve arbitrary function approximation NN
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小波神经网络的源程序: 1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非线性:Wnn_test.m, (内部调用小波函数) 3.遗传算法优化后逼近 :GA_Wnn_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适应度,解码函数)-genetic algorithm optimization WNN source : 1. Construction of the nonlinear function : nninit_test.m at 2. WNN directly
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用遗传算法优化RBF网络参数,减小RBF网络在函数逼近中的误差-Using genetic algorithm to optimize parameters of RBF network, reducing the RBF Network in Function Approximation Error
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讲述了遗传算法的基本原理、特点、应用领域、优化设计、应用等
例：1.基于遗传算法优化的RBF网络逼近
2.遗传算法求函数极值-About the basic principles of genetic algorithms, characteristics, applications, and optimize the design, application and other cases: 1. Based on genetic algorithm optimization of R
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用遗传算法优化神经网络权值 最后实现逼近sin函数曲线-Neural network using genetic algorithm optimization to achieve the right of the value of the final function curve approximation sin
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遗传算法 优化 BP神经网络 非线性函数 拟合-Genetic algorithm BP neural network nonlinear function approximation
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课程设计要求 0
实验一 基于模板匹配的字符识别 1
实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3
实验三 水果分类系统设计 5
实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6
实验五 基于BP网络的函数逼近 9
实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0
Experimental one based on template matching character recognition 1
C-means algorithm
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遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-Genetic algorithm optimization BP neural network nonlinear function approximation to ensure availability
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MATLAB粗糙集属性约简库（内含实例，原创）
函数M文件：
TargetOptFcn.m ------------ 遗传算法的目标函数
PositiveRegion.m --------- 计算正域
LowerApproximation.m ------ 计算下近似
IsSub.m ------------------- 判断集合A是否是集合B的子集
EquivalentClassSet.m ----- 基于R分类的所有等价类的集合，即U/R
EleEquival
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使用RBF网络逼近y(k)=u(k)^3+y(k-1)/1+y(k-1)^2,遗传算法优化程序chap10_3a.m,RBF网络逼近函数子程序chap10_3b.m和chap10_3c.m-Using RBF network approximation y (k) = u (k) ^ 3+y (k-1)/1+y (k-1) ^ 2, genetic algorithm optimization procedures chap10_3a.m, RBF network approximation f
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在函数逼近应用中，使用粒子群、遗传算法优化的rbf神经网络进行比较-In the applications of function approximation, using particle swarm optimization genetic algorithm of RBF neural network is used in the comparison
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遗传算法 优化 BP神经网络 非线性函数 拟合-Genetic algorithm BP neural network nonlinear function approximation
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用MATLAB实现自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构训练。代码中，首先创建一个初始原ANFIS结构，然后采用遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）来训练ANFIS。此进化训练算法可用于解决非线性回归函数逼近问题。-Implementation of adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) based on MATLAB. Code, the first to create an initial original ANFIS struct
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自己整理网上的遗传算法改进的神经网络，matlab实现，主要应用于数据函数逼近拟合，网上的一般无法运行。这个可以运行。(The neural network improved by the genetic algorithm on the Internet, matlab implementation, mainly applied to the data function approximation fitting, the network is generally unable to run
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高等应用数学问题的MATLAB问题求解，线性、积分方程、代数方程、微分方程、数据插值、函数逼近问题、概率论与数理统计问题的计算机求解，模糊逻辑与模糊推理、遗传算法、小波变换、粗糙集理论等的应用。(Matlab problem solving of higher applied mathematics, computer solving of linear, integral, algebraic, differential, data interpolation, function approx
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