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BPN-GA.rar
- 用于神经网络训练的混合遗传算法，与快速BP算法结合。,For neural network training, hybrid genetic algorithm, combined with the rapid BP algorithm.
javabp
- 一个很好的用Java对神经网络中的bp网络进行了实现，对混合编程很有用-A good use of Java on bp neural network to achieve network of hybrid programming is useful
Tripleinvertedpendulumweightedfuzzyneuralnetworkco
- 为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani 型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上, 设计了一种更有效率的基于Sugeno 型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP 神经网络和最小二乘法的混 合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani 型控制器的仿真对比, 表明该Sugeno 型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。-In order to
GAbp
- 一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 三、纯BP 主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 （2）bpfault.m 在MATLAB6.5上 为后来所加 -1, with GA directly trained BP network algorithm for the weight of the main program: gafa
PSO_BP
- 基于粒子群和BP神经网络的混合优化策略算法。将改进PSO算法与BP神经网络结合，用PSO算法取代梯度下降法来优化神经网络的连接权值和阈值。程序简单易懂。-Based on Particle Swarm and the BP neural network algorithm for hybrid optimization strategy. Will improve the PSO algorithm and BP neural network, using PSO algorithm to re
PSO_BP
- 基于粒子群和BP神经网络的混合优化策略算法-Based on PSO and BP neural network algorithm for hybrid optimization strategy
BP_PID
- 一个bp-pid混合控制水箱的仿真程序，bp用来在线修正PID的三个参数-Bp-pid hybrid control of a tank simulation program, bp-line amendment to the three parameters of PID
GA-BP
- 基于混合神经网络和遗传算法的故障诊断系统，好的文献-Based on hybrid neural networks and genetic algorithms for fault diagnosis system, a good literature
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- 针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法。 根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据。再用 证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断。实例结果表明,该方法可充分利用各种故障 的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度。 关键词 证据理论 齿轮 神经网络 故障诊断 -Gear Fault Diagnosis based on Evidence Theory Xiong Wei Chen
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- 齿轮箱具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等 优点,是机械系统的重要部件。 -Gear Fault Diagnosis based on Evidence Theory Xiong Wei Cheng Jiatang Xu Shaokun (Engineering College, Honghe University, Mengzi 661100,China) Abstract For the reason of low-reliability exists in the g
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- 针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法。根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据。再用 证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断。实例结果表明,该方法可充分利用各种故障的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度。 -For the reason of low-reliability exists in the gear fault diagnosis of traditional methods,
NBPN-GAe
- 用于神经网络训练的混合遗传算法，，与快速BP算法结合。 -Hybrid genetic algorithm for neural network training, combined with the fast BP algorithm.
YALL1_v1.4
- 上述程序是美国RICE大学的一个学生编写的用于压缩感知的恢复算法，可以实现很多模型的稀疏恢复，包括BP，l1,l2,l1-l2混合型等比较多的类型-The above procedure is a student of the University of the United States RICE prepared for compressed sensing recovery algorithm can achieve a lot of model sparse recovery, incl
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
BPpredictinof-flood
- 针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力，遗传算法优化BP 神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法。以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象，前期74 项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa 月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子，建立汛期降水短期气候预测模型。-BP algorithm is easy to fall into local minimum, slow convergence, genet
GA-BP-algorithm
- Multilayer feedforward networks GA-BP hybrid learning algorithm
PSO-bp
- 基于粒子群优化算法和BP神经网络的混合算法，用于求解复杂问题！-The hybrid algorithm of particle swarm optimization algorithm based on BP neural network and, for complex problem solving!
CSBP
- The cuckoo to optimize BP. A hybrid optimization algorithm, BP performance can be better improved
hybrid-of-GA-and-PSO
- 混合粒子群算法训练BP神经网络（实验数据包含在内）-A hybrid algorithm is based on particle swarm optimization and it is used in training back propagation neural network (source code)
GA-BP
- 遗传算法优化BP神经网络,解决局部最优解的问题(hybrid intelligent algorithm(combination of BP and GA))