说明：利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。所谓组合优化问题，就是在给定约束条件下，使目标函数极小（或极大）的变量组合问题。将Hopfield网络应用于求解组合优化问题，把目标函数转化为网络的能量函数，把问题的变量对应到网络的状态，这样，当网络的能量函数收敛于极小值时，问题的最优解也随...

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说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

matlab 神经网络 bp pso 优化

说明：RBF为径向基函数，RBF网络把网络看作对未知函数的逼近器。输入信号为正弦信号u(k)=0.35sin(3*pi*t)，采用时间为0.001s,网络隐层神经元个数取m=4，网络结构为输入层2-隐层4-输出1，网络的出事全职取随机值，高斯函数的初始值取Cj=[0.65,0.65]T,B=[1.35,1...

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说明：小波神经网络是一种以 BP 神经网结拓扑结构为基础，把小波基函数作为隐含层节点的传递函数，信号前 i句传播的同时误差反向传播的神经网络。 本程序是基于matlab的小波神经网络预测，小波基函数是Morlet母小波基函数，可以基于时间进行预测。将现有数据进行分组，让网络自己学习，与实际输出相比较，不...

神经网络 预测

说明：本函数为模糊神经网络动态网络选择的主函数，基于模糊逻辑的推理功能+神经网络的动态学习过程 使移动终端在异构网络环境下动态的进行网络选择，从而均衡各网络的负载。

动态模糊 网络选择 模糊--均衡 异构网络 网络-移动

说明：一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m；二、用GA先求BP...

GA BP网络 权重算法

说明：一种基于BP算法学习的小波神经网络，网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid 激励函数， 并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。

熵误差函数 BP网络 激励函数 小波熵 BP-激励函数

说明：利用网络实现函数逼近使用的主要函数如下：NEWRB——设计径向基函数神经网络SIM——对径向基函数网络进行仿真

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说明：给出了一种用径向基函数神经网络（RBFNN）进行建模和模式识别分方法。用径向基函数神经网络（RBFNN）建模进行数据预测。用两种特殊的径向基函数神经网络（GRNN和PNN）进行数据分类，并对分类结果进行对比。

PNN分类 happydnm RBF GRNN神经网络 RBFNN函数

说明：在前人工作的基础上深入分析了探讨了神经网络和思维进化算法的思想精髓、主要算法及特点,并将其应用于变压器的故障诊断当中,取得了良好的诊断结果。 人工神经网络利用本身分布式并行处理、自学习、自适应、非线性映射以及联想记忆等优点,为解决传统方法的不足开辟了新途径。但是由于神经网络自身结构特点,这种方法的收...

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