@目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于：粒子群优化算法(PSO：
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2023-09-08 17:27:16
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系列文章手把手教你：人脸识别考勤系统 文章目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址 项目简介本文主要介绍如何使用pytho
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2023-10-04 11:27:00
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息
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2024-01-04 14:49:23
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目录0 知识回顾1 ACO-BP算法2 ACO-BP算法基本思路3 具体步骤4 Matlab代码实现5 运行结果6 参考文献 7 写在最后 1 ACO-BP算法 传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用
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2023-11-09 11:53:24
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解）1.项目背景PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其
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2023-11-29 17:58:08
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【废话外传】：终于要讲神经网络了，这个让我踏进机器学习大门，让我读研，改变我人生命运的四个字！话说那么一天，我在乱点百度，看到了这样的内容：看到这么高大上，这么牛逼的定义，怎么能不让我这个技术宅男心向往之？现在入坑之后就是下面的表情：好了好了，玩笑就开到这里，其实我是真的很喜欢这门学科，要不喜欢，老子早考公务员，找事业单位去了，还在这里陪你们牛逼打诨？写博客，吹逼？1神经网络历史（本章来自维基百科
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2024-02-10 19:52:24
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1.项目背景PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。本项目通过PSO粒子群优化循环神经网络LSTM算法来构
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2023-11-20 21:46:33
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飞蛾扑火( Moth-flame optimization algorithm，MFO) 是Seyedali Mirjalili等于2015年提出的一种新型智能优化算法。该算法具有并行优化能力强，全局性优且不易落入局部极值的性能特征，逐渐引起了学术界和工程界的关注。目录1.飞蛾扑火算法描述1.1 算法步骤 2.MFO优化BP神经网络流程 3.模型介绍3.1 确定BP神经网络的拓
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2023-11-12 19:09:21
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1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。缺点：存在着易早熟收
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2024-01-11 08:07:20
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算法原理及流程关于RBF神经网络的细节详见：RBF神经网络学习及实践。关于PSO算法的细节详见：粒子群优化算法（PSO）python实践。PSO算法优化RBF神经网络训练流程图如下所示。代码实现代码直接使用文章RBF神经网络学习及实践和粒子群优化算法（PSO）python实践中的代码框架。为了能在PSO类内部计算fitness，我们给PSO类初始化方法添加rbfn参数，方便调用rbfn进行训练和计
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2023-10-16 22:19:39
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BP神经网络主要用于预测和分类，对于大样本的数据，BP神经网络的预测效果较佳，BP神经网络包括输入层、输出层和隐含层三层，通过划分训练集和测试集可以完成模型的训练和预测，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网
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2023-11-29 17:23:49
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# 使用Python实现粒子群优化（PSO）的完整指南
粒子群优化（PSO）是一种群体智能优化算法，广泛应用于函数优化、特征选择等问题。对于刚入行的小白来说，学习和实施PSO可能会觉得棘手，但只要掌握流程和代码实现，就能简单上手。本文将带你逐步实现PSO，并提供每一步需要的代码示例。
## 算法流程
在实现PSO之前，你需要了解PSO的基本流程。下面是PSO算法的主要步骤：
| 步骤
粒子群优化神经网络算法 可以实时控制吗谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创粒子群算法优化RBF神经网络一般优化的是权值、阈值。单单的优化平滑参数spread可以吗? 10粒子群优化算法的参数设置。从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤:问题解的编码和适应度函数PSO的一个优势就是采用实数编码,不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题
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2024-01-10 14:08:07
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优化算法的目的：1. 跳出局部极值点或鞍点，寻找全局最小值；2.使训练过程更加稳定，更加容易收敛。 优化算法的改进无非两方面：1.方向--加动量，2.学习速率--加衰减 1.SGD 2.[Momentum](https://zh.d2l.ai/chapter_optimization/momentum.html) 常取
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2024-01-06 20:38:34
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1. 粒子群优化算法PSO粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 粒子群优化算
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2023-10-10 19:10:02
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目录摘要：1.RBF神经网络介绍：2.RBF神经网络与BP神经网络的特点：3.PSO-RBF优化流程：4.实际测试及结果分析：4.1 BP神经网络测试结果4.2 RBF神经网络测试结果4.3 PSO-RBF神经网络测试结果5.本文Maltab代码：摘要：本文将粒子群算法（PSO）与径向基神经网络（RBF）相结合，使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后
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2023-08-10 14:52:00
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内容介绍利用BP神经网络PID控制器进行优化PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业控制过程，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程中往往具有非线性，时变不确定性，因而难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到到理想的控制效果，在实际生产过程中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良，
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2023-10-30 22:51:29
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111111111
原创
2021-08-24 14:56:31
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目录摘要：1.BP模型神经网络模型2.粒子群优化算法（PSO）伪代码实现3.粒子群算法结合BP神经网络（PSO-BP）4.程序运行结果5.本文Matlab代码摘要：BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释
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2023-09-26 12:12:50
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1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对沪深300价格进行预测 主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_
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2023-11-01 19:04:01
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