本程序是人工編寫的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)識(shí)別樣本btw三類進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。
標(biāo)簽： 程序 人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 編寫
上傳時(shí)間： 2016-10-17
上傳用戶：vodssv
收集了遺傳算法、進(jìn)化計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、人工生命、復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)等相關(guān)領(lǐng)域近期的參考論文和研究報(bào)告
標(biāo)簽： 算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊系統(tǒng) 人工生命
上傳時(shí)間： 2016-10-19
上傳用戶：xzt
《復(fù)雜》一書可以說(shuō)是學(xué)習(xí)復(fù)雜系統(tǒng)、Agent建模技術(shù)、人工生命科學(xué)的一本必讀的Bible。
標(biāo)簽： Agent Bible 復(fù)雜系統(tǒng) 人工
上傳時(shí)間： 2016-10-19
上傳用戶：mikesering
有MATLAB編寫的智能算法——人工魚代碼。通過(guò)了調(diào)試。可運(yùn)行
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：WMC_geophy
FSA人工魚群算法用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)。有很高的價(jià)值。體現(xiàn)了人工魚群算法的特點(diǎn)。保證能運(yùn)行。
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：我干你啊
介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其應(yīng)用。張立明編著，復(fù)旦大學(xué)出版社出版。
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型
上傳時(shí)間： 2016-10-22
上傳用戶：wfl_yy
我的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作業(yè)，包括BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練和回想，初學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可以
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：s363994250
人工魚群算法（AFSA）是2002年李曉磊提出的基于魚群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略，該算法具有較優(yōu)的全局收斂能力及較快的尋優(yōu)速度。本文首次將 人工魚群算法應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，形成了人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)與 BP算法、模擬退化算法、進(jìn)化算法訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較，驗(yàn)證了人工魚群 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在全局尋優(yōu)能力上的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而利用人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力系統(tǒng)短期 負(fù)荷預(yù)測(cè)，建立了人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。為了進(jìn)一步提高算法的穩(wěn)定性，以 及求得全局最優(yōu)值的能力，文中給出了改進(jìn)的人工魚群算法。當(dāng)人工魚種群的最優(yōu) 值在多代未變的情況下，加入了“跳躍”行為，改變?nèi)斯~個(gè)體的參數(shù)，避免陷入 局部最優(yōu)并提高了尋求全局最優(yōu)解的能力。然后建立了新的預(yù)測(cè)模型，實(shí)際編程表 明，改進(jìn)后的模型具有更好的全局最優(yōu)化能力及穩(wěn)定性。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：BOBOniu
摘 要:在分析人工魚群算法存在不足的基礎(chǔ)上,對(duì)人工魚群算法加以改進(jìn),提出了一種改進(jìn)型人工魚群算 法。該算法提高了全局搜索能力和收斂速度,并用于求解具有變量邊界約束的非線性復(fù)雜函數(shù)最優(yōu)化問(wèn)題。 仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的人工魚群算法具有精度高、搜索速度快等特點(diǎn),是一種求解復(fù)雜函數(shù)全局最優(yōu)化的智 能算法。
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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：群智能是一種仿生自然界動(dòng)物昆蟲覓食筑巢行為的新興演化計(jì)算技術(shù)。目前主要的群智能優(yōu)化算法有蟻群算法、微粒群算 法和人工魚群算法。本文介紹了群智能算法的產(chǎn)生、發(fā)展和優(yōu)點(diǎn)，并著力闡述了上述三種典型算法的基本原理，同時(shí)概述了各 算法的應(yīng)用現(xiàn)狀，最后提出了算法將來(lái)有待研究的內(nèi)容。
標(biāo)簽： 仿生 人工魚群 計(jì)算技術(shù) 優(yōu)化算法
上傳時(shí)間： 2016-10-26
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