说明：用遗传算法为 BP 神经网络优化权值，使网络具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极小点的困扰。遗传算法的全局搜索能力来弥补BP算法全局搜索能力不足，实例证明，这种预测模型比BP网络预测模型具有更高的精度。
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说明：资源描述Elman网络是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的, 它是一种典型的局部回归网络( global feed for ward l ocal recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。Elman网络具有与多层...
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说明：应用背景旅行商问题（通常被称为：旅行商问题）是计算机科学领域中的一个经典算法问题。和 ；Hopfield神经网络（HNN）网作为二进制阈值的节点内容可寻址存储器系统。该程序是模拟TSP的最短路径利用Hopfield神经网络模型和优化算法的研究提供了很好的材料。关键技术Hopfield网单位是二进制阈...
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说明：利用遗传算法来训练BP神经网络的权值和阈值
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说明：应用背景 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的...
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说明：数值分析的EULER法，是一种双隐层反向传播神经网络，计算加权加速度,本程序的性能已经超过其他算法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，迭代自组织数据分析。
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说明：利用遗传算法优化神经网络的权值与阈值
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说明：基于遗传算法优化的神经网络算法，对比传统神经网络加强了初始权值与阙值的优化。
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说明：1，对BP神经网络初始化；2，隐含层输出计算；3，输出层输出计算；4，误差计算；5，权值更新；6，阈值更新。采用遗传 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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说明：一种简单的模糊神经网络，主要是用来练习如何设计模糊神经网络的。可用于simulink仿真，其中的主要参数如权值w，中心值c，宽度sigma 均能迭代更新。
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