基于遗传算法的神经网络优化方法.ppt
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3.2基于遗传算法的神经网络优化方法概述概述3.2.2遗传算法简介3.2.2遗传算法简介3.2.2遗传算法简介遗传算法的流程图3.2.3遗传算法工具箱3.2.3遗传算法工具箱3.2.4用遗传算法优化神经网络权值的学习过程3.2.4用遗传算法优化神经网络权值的学习过程小结
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本发明公开了基于遗传算法优化的BP神经网络的频谱预测方法,涉及频谱预测技术领域,遗传算法GA作为进化算法的一种,可以模仿自然界生物体的遗传进化过程,是一种具有多次迭代过程的搜索算法,从而能够解决一系列最优化问题。本发明参照了自然界中生物体“适者生存,优胜劣汰”的自然选择生存法则,依据某些特定的适应度函数对种群中的各个个体进行遗传中的选择、突变和交叉并进行筛选,那些适应度较好的个体就会被选择以进行利用,而那些适应度较差的个体就被舍弃。经过遗传算法所留下来的个体既拥有了之前所存在的优势,还在此基础上有了更进一
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本发明公开了一种基于神经网络和遗传算法的稳定铣削工艺参数优化方法,建立考虑再生效应的状态空间形式的铣削动力学微分方程,得到系统在一个周期内的状态转移矩阵,通过判断特征值的模的大小来判断稳定性,最终以主轴转速为横坐标,轴向切深为纵坐标进行绘图即可得到二维稳定性图,确定优化目标,构建边界约束条件,构建稳定性约束条件,使用神经网络拟合步骤十一得到的三维稳定性叶瓣图,使用遗传算法进行迭代计算寻找最优解,则所得到的具有最大适应的个体作为最优解输出,算法终止。得到以最大材料去除效率和最大刀具寿命为优化目标的铣削加工工
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基于遗传算法优化的神经网络预测GDP晏荣堂【摘要】GDP是宏观经济中最受关注的统计数据之一,也是政府制定经济发展战略的重要依据。传统GDP预测方法大多属于线性预测方法,而神经网络对非线性适应能力强。本文利用RBF网络建立GDP与其影响因素之间的非线性模型,通过分析因素之间的灰色关联度确定影响因子权重,并采用遗传算法优化RBF网络参数,提高预测精度。【关键词】GDP;RBF网络;遗传算法;预测TP183:A:2095-2457(2018)16-0004-002DOI:10.19694/j.cnki.issn
基于遗传算法优化神经网络的定位算法.docx
基于遗传算法优化神经网络的定位算法基于遗传算法优化神经网络的定位算法摘要:随着无线定位技术的快速发展,定位算法在现代的无线通信系统中起着至关重要的作用。由于无线信号在传播过程中受到多径效应,衰减和噪声等因素的影响,导致定位算法的精度和稳定性都面临着挑战。因此,本文提出了一种基于遗传算法优化神经网络的定位算法,以提高位置估计的准确性和鲁棒性。首先,介绍了无线定位的背景和相关工作。然后,详细介绍了遗传算法和神经网络的基本原理和优化过程。接下来,提出了基于遗传算法优化神经网络的定位算法的具体步骤和设计。最后,通