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 ...

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 ...

2.1 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 ...

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 ...

　　近期在准備美賽，因為比賽需要故重新安裝了matlab，在里面想嘗試一下神將網絡工具箱。就找了一個看起來還挺賞心悅目的函數例子練練 ...

本文是學習B站老哥數學建模課程之后的一點筆記。 BP（back propagation）算法神經網絡的簡單原理 BP神經網絡是一種采用BP學習算法（按照誤差逆向傳播訓練）的多層前饋神經網絡，是應用最廣泛的神經網絡。 神經網絡基本結構如下： 共分為三層，可以理解為一組輸入 ...

1. 算法原理 1.1 概述 ​ 人工神經網絡無需事先確定輸入輸出之間映射關系的數學方程，僅通過自身的訓練，學習某種規則，在給定輸入值時得到最接近期望輸出值的結果。作為一種智能信息處理系統，人工神經網絡實現其功能的核心是算法。BP神經網絡是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡 ...