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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【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用前言：日前需要设计一种基于麻雀算法改进的神经网络，并将其运用于岩石爆破参数的预测研究之中。关于模型或算法代码存在任何疑问欢迎添加博主微信1178623893交流学习~ 文章目录【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用1.经典BP网络2. 算法改进后的SSA_BP主函数目标优化函数 1.经典BP网络clear all,clc,close a
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2023-09-19 21:42:39
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文章目录4.3 神经网络优化算法4.4 神经网络进一步优化4.4.1 学习率的设置4.4.2 过拟合问题4.4.3 滑动平均模型 4.3 神经网络优化算法反向传播算法（BP，back propagation）和梯度下降算法（gradient decent）调整神经网络中参数的取值。 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法从而使神经网
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2023-08-26 15:49:06
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神经网络结构优化设计方法与研究1.研究背景BP算法与RBF算法BP全称BackPropagation，也就是误差反向传播算法，它的基本思想是梯度下降法，采用梯度搜索技术，通过链式求导法则，最终使得网络输出和期望输出的误差方差最小，是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。径向基函数(Radia
BP神经网络训练算法的分析与比较.pdf～箜 坌 些墼Ana1ysisandCompareofBPNeura1Network’STrainingArithmetic陈明忠Chen Mjngzhong(南京铁道职业技术学院，江苏 南京 210015)(NanjJng InstituteofRailwayTechnology，JiangsuNanjing210015)摘 要 ：BP神经网络被广泛应用于
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2023-08-15 15:48:14
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本文是《MATLAB智能算法30个案例分析（第二版）》一书第三章的学习笔记。一、背景介绍BP神经网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP神经网络是人工神经网络中应用广泛的算法，但依然存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定等。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对
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2023-07-24 18:14:09
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fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation 简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。 BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式，
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2023-09-05 19:04:33
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net的属性如下： .perFromFcn='sse'; % 性能函数，这里设置为‘sse’，即误差平方和 .trainParam.goal=0.1 % 训练目标最小误差，这里设置为0.1.trainParam.epochs=300; % 训练次数，这里设置为300次.trainParam.sh
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2023-07-03 11:04:31
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最原始的神经元模型： 改进的神经元模型（该模型为基础模型）：神经元模型：用数学公式表示为： f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。激活函数relu：在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数学表达式 relu()数学图像 激活函数sigmoid:在Ten
粒子群优化BP神经网络初始权值（python实现）网上看了一些资料，但都是用matlab写的，（还要用csdn会员积分下载）自己不太会用matlab，就试着用python写了段小程序实现，数据用的是sklearn中的波士顿房价数据集，神经网络部分是用tensorflow2。（本来想用sklearn，但不知道怎么把网络权值提取出来） 思路挺简单的，就是把BP网络误差作为粒子群优化的目标，每个粒子对应
简介:BP神经网络是一种广泛运用的机器学习算法,由输出层,输入层,以及一个或多个隐藏层神经元构成,常用于数据的预测，分类，等等应用。而遗传算法是一种经典且实用的优化算法,它模拟了自然界生物为适应环境演化进化的过程,通过每一代不同解空间的选择,交叉,变异,产生更加优良的下一代,算法可以不断的产生优良解,并且接近全局最优点。本项目使用遗传算法优化BP神经网络隐藏节点的权重与阈值,主体的代码如下.GAB
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2023-08-11 20:10:55
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。⛄ 内容介绍提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的电路参数诊断方法,利用神经网络的非线性问题处理能力进行故障诊断.针对BP神经网络在运算过程中易陷入局部极小的问题,结合遗传算法计算网络参数初始值,寻找最优的隐含层节点数,对网络进行优化.结合实例验证,该方法相对于传统BP神经网络在解决电网电路参数问题上,
这里记录一下BP神经网络的误差逆向传播算法： 1.针对特殊的一种激活函数:sigmoid(x)=11+e−x
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2023-09-15 19:41:01
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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3个部分。其中,BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定 BP神经网络结构,这样就可以确定遗传算法的优化参数个数，进而确定遗传算法个体的编码长度。因为遗传算法优化的参数是 BP神经网络的初始权值和阈值,只要网络的结构已知，权值和阈值的个数就已知了。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
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2023-08-18 15:52:21
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神经网络概念与演示1. 什么是神经网络2. 感知器3. 神经网络的扩展4. tensorflow playground5. 神经网络的空间变换理解 1. 什么是神经网络神经元模型是一个包含输入，输出和计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算可以类比为细胞核。神经网络的发展：2. 感知器感知器有两个层次：输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不
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2023-09-15 21:49:15
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3.1理论基础3.1.1 BP神经网络概述来源BP神经网络：即back propagation神经网络，名字源于在网络训练的过程当中，调整网络权值的算法是 误差的反向传播（back propagation）的学习算法。地位BP网络是前馈网络的核心部分，是人工神经网络中应用最广泛的算法，但同时也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛倒全局最小点，网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接
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2023-07-04 11:50:29
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神经网络中的学习率有哪些损失函数有哪些类型的优化方法通过实验对比不同学习率的区别 有哪些损失函数常见的损失函数之MSE\Binary_crossentropy\categorical_crossentropy有哪些类型的优化方法这里参照caffe的代码来介绍：optional float base_lr = 5; // The base learning rate
// The learni
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2023-07-04 11:48:27
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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3个部分。其中,BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定 BP神经网络结构,这样就可以确定遗传算法的优化参数个数，进而确定遗传算法个体的编码长度。因为遗传算法优化的参数是 BP神经网络的初始权值和阈值,只要网络的结构已知，权值和阈值的个数就已知了。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
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2023-08-16 17:55:24
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目录不同优化算法的比较分析1. 优化算法的实验设定(1) 2D可视化实验(2) 简单拟合实验2. 学习率调整(1) AdaGrad算法(2) RMSprop算法3. 梯度估计修正(1) 动量法(2) Adam算法4. 不同优化器的3D可视化对比(1) 构建一个三维空间中的被优化函数 不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度的影响外，学习率和梯度估计也是影响神经网络优化的重要因素。神经网络优
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2023-09-15 21:52:01
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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
