粒子群优化算法训练模糊神经网络下载

PIPI_333 2018-08-24 11:32:02
matlab 实现 粒子群 优化算哒训练模糊神经为网络，matlab 实现 粒子群 优化算哒训练模糊神经为网络
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粒子群优化算法训练模糊神经网络
matlab 实现 粒子群 优化算哒训练模糊神经为网络
小波神经网络在故障诊断中的应用研究
针对小波神经网络在故障诊断中的缺点和不足,主要分析小波神经网络与粒子群、遗传算法、模糊逻辑相结合使用的方法和优势。用粒子群优化的小波神经网络,其收敛速度和精度有很大提高;遗传算法具有全局优化的特点,遗传小波神经网络有效地解决了小波神经网络训练速度慢和易陷入局部极值等问题;基于模糊逻辑而提出的模糊小波神经网络具有高精度的逼近能力和很强的泛化能力。
MATLAB 智能算法超级学习手册-程序代码
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pso（粒子群算法）算法优化神经网络算法
本文主要涉及工程实现，若要关注原理，网上比较多啦~ 一、pso（粒子群）算法简要介绍 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．   PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被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。 二、代码关键实..
通过粒子群优化算法（PSO）优化BP神经网络（matlab代码）
在PSO算法中，每个粒子代表一个潜在的解，粒子在解空间中飞行，通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己的速度和位置。BP神经网络的学习过程主要通过反向传播算法实现，即通过计算网络输出与期望输出之间的误差，然后将误差反向传播到网络的每一层，调整权重和偏置，使网络的输出尽可能接近期望输出。在粒子群优化BP神经网络中，每个粒子代表一个权重和偏置的组合。粒子的位置即为网络的权重和偏置，速度则表示粒子在解空间中的移动方向和速度。在粒子群优化过程中，每次迭代后，将粒子的位置作为网络的权重和偏置，进行BP神经网络的训练。
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