BP算法基于梯度下降原理是一种局部寻优算法,在变压器故障诊断应用中网络学习过程收敛速度慢,且易陷入局部极小值。而遗传算法(GA)具有并行计算的特点,可以有效防止搜索过程收敛于局部最优解。将二者结合起来,由GA寻找最优的BP神经网络权值与相应节点的阈值。仿真结果表明:此方法既能快速收敛,又能大大提高避免陷入局部极小的能力,改善了故障诊断的精度和速度。
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图像识别,矿井通风,脑图片分割
2021-05-07 09:04:39 5.01MB 图像识别 GA
GA算法计算速度快,结构优化合理,matlab CODE
2021-04-14 10:46:21 3KB GA 优化
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MATLAB中利用遗传算法对GRNN网络的超参数进行寻优,完成分类任务
2021-04-10 12:06:56 94KB GRNN MATLAB
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MATLAB中利用遗传算法对GRNN网络的超参数进行寻优,完成回归任务
2021-04-10 12:06:56 8KB GRNN MATLAB
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通过GA遗传算法优化RBF的c b w的初值
2021-03-19 16:19:17 6KB 智群算法神经网络
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MATLAB源码集锦-GA优化后的RBF神经网络优化分析代码
2021-02-15 09:03:05 3KB GA RBF神经网络 MATLAB
遗传算法优化bp神经网络,代码完整可套数据直接运行,多输入单输出,注释详细,可读性强
2021-01-28 05:01:42 11KB MATLAB
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用遗传算法优化对LSTM网络的层数及每层的神经元数进行优化,包括一个LSTM程序和一个GA程序,运行时只运行GA.py即可。
2020-04-28 09:15:00 2KB 遗传算法 LSTM
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完整的遗传算法GA优化BP神经网络的代码,带数据,简单易懂,可修改
2019-12-21 21:50:31 52KB 遗传算法 BP神经网络 预测
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