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遗传算法优化Bp神经网络结构权值怎么处理

将神经网络的权值和阈值作为染色体的基因,采用实数编码的方式,选择、交叉、变异等,不断进化,直至误差最校示例代码见...

程序: 1、未经遗传算法优化的BP神经网络建模 clear; clc; %%%%%%%%%%%%%输入参数%%%%%%%%%%%%%% N=2000; %数据总个数 M=1500; %训练数据 %%%%%%%%%%%%%训练数据%%%%%%%%%%%%%% for i=1:N input(i,1)=-5+rand*10; input(i,2)=-5+rand*10; end ou...

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过...

1、遗传算法优化BP神经网络是指优化神经网络的参数; 2、因此,对训练时间没有影响。

如果安装了遗传算法GAOT工具箱,可以直接用ga函数,会自动进行各类操作。如果要自己编程,则选择用轮盘赌原则、交叉用实数方法(a*x1+(1-a)*x2)、变异也是随机给一个增量(x+(1-a)*b)。 你红框框出来的部分是从染色体中提取神经网络权值和阈值...

下面是函数实现的代码部分: clc clear all close all %% 加载神经网络的训练样本 测试样本每列一个样本 输入P 输出T,T是标签 %样本数据就是前面问题描述中列出的数据 %epochs是计算时根据输出误差返回调整神经元权值和阀值的次数 load data % ...

function err=FitnessFcn(x) net=newff([Si...],[15 8 1]); net.IW{1,1}=x(1:15); net.LW{2,1}=x(16:135);%8*15=120 net.b{1,1}=x(136:150); net.b{2,1}=x(151:158); train sim err=误差 ------------------------------------------ ga(Fitness...

这个得靠你自己编程实现,没有现成的函数。具体流程如下: 初始化:将各个权值、阈值都作为实数编码,构成染色体,并产生初始种群; 选择、交叉、变异:注意各个概率和交叉方式; 检验:将染色体解码进神经网络,代入样本计算误差。可能你还可以...

把这一行的若干参数,比如0.09抽象出来,写成一个新的函数,再调用退火算法,求解这个参数的最优值。

遗传算法优化的BP神经网络建模借鉴别人的程序做出的仿真,最近才有时间整理。 目标: 对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模,用1500组数据对网络进行构建网络,500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择,因此容易...

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