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搜索资源 - pso and neural networks
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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-comparison with the genetic algorithm, the advantages of PSO is simple and easy to achieve without many parameters need to be adjusted. Now it has been widely used function op
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),由Eberhart博士和kennedy博士于1995年提出 (Kennedy J,Eberhart R.
Particle swarm optimization.Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks.1995.1942~1948.)。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
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).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。详细的步骤以后的章节介绍 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
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粒子群算法优化神经网络,神经网络为传统的多层感知器。-pso optimizes neural networks. the neural networks are multilayer percetrons.
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多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题,常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络,它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的,是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网络初始权值随机取值的原因,每次控制的效果都有所差别,个别情况下控制效果还比较差。本案例研究了基于PID神经元的多变量耦合系统控制,并用PSO算法来优化控制器以取得更好的控制效果。-Multivaria
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一本介绍Matlab应用的书籍,包括神经网络、SVM、智能寻优PSO等等,书里包括了应用实例及相应的代码,对于matlab编程初学者非常有用-An introduction to the application of Matlab books, including neural networks, SVM, intelligent search PSO and so on, the book includes the application examples and the correspond
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应用小区域方差对比,程序简单,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含了阵列信号处理的常见算法,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,基于分段非线性权重值的Pso算法,通过反复训练模板能有较高的识别率。- Application of small area variance comparison, simple procedures, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor
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PID控制器的性能取决于Kp、Ki、Kd这3个参数是否合理,因此,优化PID控制器参数具有重要意义。目前,PID控制器参数主要是人工调整,这种方法不仅费时,而且不能保证获得最佳的性能。PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其它应用领域,本案例将使用PSO进行PID控制器参数的优化设计。-Performance of PID controller depends on the Kp, Ki, Kd these three parameters are reasona
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粒子群优化算法PSO是可以用于各种神经网络的优化,然后可以进行分类。包含各种粒子群函数,matlab编写的。-PSO PSO is used to optimize a variety of neural networks, and can be classified. Particle swarm contains various functions, matlab prepared.
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In this paper three different methods such as GDM
AGDM and modified PSO are adopted to optimize the neural
networks, and simulate the DTC system with
MATLAB/SIMULINK. The result shows: modified PSO
algorithm can solve the problem of neural n
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该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例,包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。(The PDF has a total of 30 MATLAB in the case of neural networks, including BP, RBF, SVM
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利用粒子群算法优化BP神经网络的权重和阈值。(Using particle swarm optimization to optimize weights and thresholds of BP neural networks.)
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用于pso等各种优化算法以及各种交叉使用的算法 神经网络还有单纯型法的最大最小优化算法(Various optimization algorithms, such as PSO, and all kinds of intersecting algorithm neural networks and the simplex optimization algorithm of simplex method)
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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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小波等神经网络,还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。(wavelet neural networks, etc. also contains the PSO (PSO), gray neural networks, fuzzy networks, probabilistic neural networks, genetic algorithm optimization and so on.)
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