说明:在AWGN信道下的LDPC码的二进制BP算法译码。
ldpc-二进制 AWGN-LDPC译码 AWGN LDPC-matlab bp-ldpc
说明:用matlab实现神经网络多层感知器单样本训练BP算法。
bp-mlp MLP MLP-matlab back-propogation MLP-SAMPLE
说明:改进粒子群算法,比较完整,自己收集的,可以运行。
粒子群-bp rapidlyq2t 改进的粒子群 优化神经网络 基于BP神经
粒子群-bp 改进的粒子群 优化神经网络 基于BP神经
说明:遗传算法程序包,包括用GA直接训练BP网络的权重算法,用GA先求BP网络的权重,再用纯BP直接训练BP的混合GA-BP算法,以及纯BP算法
BP-GA BP-GA程序 BP遗传算法 ga-bp BP-权重
说明:该案例的功能是使用遗传算法优化BP神经网络,分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分。遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值,种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传...
BP神经网络 遗传算法优化 BP神经网络预测 GA
说明:神经网络算法,适合适合科研人员和学生进行优化和调参。新手理解鱼群算法,希望大家可以认真学习其中的道理。
PSO-BP优化 神经网络 pso-bp pso调参过程 优化BP
说明:这是一份能够运行得通的代码,请放心下载,极限学习机与其他算法比较。
ELM BP RBF PNN GRNN 神经网络 ELM算法 BP算法 RBF算法 PNN算法 GRNN算法
说明:Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 :首先给出弱学习算法和样本空间(工, y) ,从样本空间中找出 m 组训练数据,每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次,每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布,对于分类失败的训练个...
BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器
说明:BP 风能预测,可以使用PSO等优化算法优化权值和阈值。
BP神经网络 风能预测 PSO算法