3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个 ...
近期在准备美赛,因为比赛需要故重新安装了matlab,在里面想尝试一下神将网络工具箱。就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手: y sin pi x 针对这个函数,我们首先画出其在 , 上的函数图像,这里间隔为 . .代码为: 画出的图像如下: 然后我们通过建立神经网络,并且训练,设置训练时间为 .这里采用了四层神经网络。 最后训练的结果如下,还是可以接受的 ...
2020-02-23 19:16 0 2333 推荐指数:
3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个 ...
2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模。在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统 ...
遗传算法基本的操作分为: 1.选择操作 2.交叉操作 3.变异操作 遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示: 遗传算法实现:遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉 ...
代码为MNIST数据集上运行简单BP神经网络的python实现。 以下公式和文字来自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html,包含详尽的描述和推导。 BP神经网络 单个神经 ...
BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系 ...
拟合别无二致。 Logistic回归对该模型进行了改良: 线性神经网络(回归)使用的LMS( ...
BP神经网络 人工神经网络与人工神经元模型 In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...
由于课题需要学习神经网络也有一段时间了,每次只是调用一下matlab的newff函数设置几个参数,就自以为掌握了。真是可笑,会了其实只是会使用,一知半解而已。 本来想写人工神经网络,但是范围太广,无法驾驭,姑且就先写BP吧,因为BP是目前应用最广泛的神经网络 ...