3.2.1 算法流程 遺傳算法優化使用遺傳算法優化BP神經網絡的權值和闊值,種群中的每個 ...
. 案例背景 在工程應用中經常會遇到一些復雜的非線性系統,這些系統狀態方程復雜,難以用數學方法准確建模。在這種情況下,可以建立BP神經網絡表達這些非線性系統。該方法把未知系統看成是一個黑箱,首先用系統輸入輸出數據訓練BP神經網絡,使網絡能夠表達該未知函數,然后用訓練好的BP神經網絡預測系統輸出。 本章擬合的非線性函數為 y x x 該函數的圖形如下圖所示。 t : . : x ,x meshgr ...
2020-02-17 22:33 0 3948 推薦指數:
3.2.1 算法流程 遺傳算法優化使用遺傳算法優化BP神經網絡的權值和闊值,種群中的每個 ...
技術背景 在前面的幾篇博客中,我們分別介紹了MindSpore的CPU版本在Docker下的安裝與配置方案、MindSpore的線性函數擬合以及MindSpore后來新推出的GPU版本的Docker編程環境解決方案。這里我們在線性擬合的基礎上,再介紹一下MindSpore中使用線性神經網絡來擬合 ...
本實驗通過建立一個含有兩個隱含層的BP神經網絡,擬合具有二次函數非線性關系的方程,並通過可視化展現學習到的擬合曲線,同時隨機給定輸入值,輸出預測值,最后給出一些關鍵的提示。 源代碼如下: 運行結果如下: 結果實在是太棒了,把這個關系擬合的非常好。在上述的例子中,需要進一步說 ...
遺傳算法基本的操作分為: 1.選擇操作 2.交叉操作 3.變異操作 遺傳算法的基本要素包括染色體編碼方法、適應度函數、遺傳操作和運行參數。 遺傳算法優化BP神經網絡算法流程如圖3-4所示: 遺傳算法實現:遺傳算法優化BP神經網絡的要素包括種群初始化、適應度函數、選擇操作、交叉 ...
import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.funct ...
4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神經網絡訓練擬合根據尋優函數的特點構建合適的BP神經網絡,用非線性函數的輸入輸出數據訓練BP神經網絡,訓練后的BP神經網絡就可以預測函數輸出。遺傳算法極值尋優把訓練后的 BP 神經網絡預測 ...
7.1 案例背景 7.1.1 RBF神經網絡概述 徑向基函數是多維空間插值的傳統技術,RBF神經網絡屬於前向神經網絡類型,網絡的結構與多層前向網絡類似,是一種三層的前向網絡。第一層為輸入層,由信號源結點組成;第二層為隱藏層,隱藏層節點數視所描述問題的需要而定,隱藏層中神經元的變換函數即徑向 ...
*0.6+智*0.3+體*0.1 但學校沒有公布這些規則,家長們希望通過神經網絡計算出學校的上述規則 ...