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粒子群优化算法训练模糊神经网络下载
AI100_小助手
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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//download.csdn.net/download/weixin_40627581/10624079?utm_source=bbsseo
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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
改进量子粒子群算法的
模糊神经网络
水质评价
传统的粒子群算法
训练
神经网络的水质评价模型有学习速度慢, 容易陷入局部最优和精确性不高的缺点。 为了克服模型的缺点, 提出了利用改进的自适应量子粒子群算法
训练
T-S
模糊神经网络
的新模型, 新的自适应量子 粒子群算法通过在算法中引入聚集度的概念, 使得算法可以在迭代中自适应地调整收缩扩张系数, 让算法更具动态 自适应性。新的模型结合了量子粒子群算法和 T-S
模糊神经网络
的优点, 提高了模型的泛化能力。通过对东江湖流 域站点 2002到 2013年的水文数据进行实验, 结果显示, 该模型比其他神经网络模型的评价结果具有更高的效率, 适 合被用于日常水质评价工作
二十天掌握matlab神经网络和优化算法
掌握matlab神经网络和优化算法,通过实战编程掌握神经网络和优化算法。主要包括BP神经网络、灰色神经网络、广义神经网络GRNN和概率神经网络PNN、
模糊神经网络
、RBF径向基神经网络、决策树与随机森林算法、遗传算法、免疫算法、极限学习机等。
基于
粒子群优化算法
的TSP问题研究
粒子群优化算法
(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。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用领域
论文研究-改进量子粒子群算法的
模糊神经网络
水质评价.pdf
传统的粒子群算法
训练
神经网络的水质评价模型有学习速度慢,容易陷入局部最优和精确性不高的缺点。为了克服模型的缺点,提出了利用改进的自适应量子粒子群算法
训练
T-S
模糊神经网络
的新模型,新的自适应量子粒子群算法通过在算法中引入聚集度的概念,使得算法可以在迭代中自适应地调整收缩扩张系数,让算法更具动态自适应性。新的模型结合了量子粒子群算法和T-S
模糊神经网络
的优点,提高了模型的泛化能力。通过对东江湖流域站点2002到2013年的水文数据进行实验,结果显示,该模型比其他神经网络模型的评价结果具有更高的效率,适合被用于日常水质评价工作。
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