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遗传算法的BP神经网络优化
4.0分
遗传算法的BP神经网络优化。
BP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算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，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。据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如：
①、学习收敛速度太慢；
②、不能保证收敛到全局最小点；
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模拟退火和遗传算法的matlab程序
4.1分
模拟退火算法是基于MonteCarlo迭代求解法后种启发式随机搜索算法，它模拟固体物质退火过程的热平衡问题与随机搜索寻优问题的相似性来达到寻找全局最优或近似全局最优的目的。
在模拟退火算法的运行过程中溶入遗传算法，称为模拟退火遗传算法。
在搜索最优解的过程中，模拟退火法除了可以接受优化解外，还有一个随机接受准则（Metropolis准则）有限度地接受恶化解，并且接受恶化解的概率慢慢趋向于0，这使得算法有可能从局部极值区域中跳出，即可能找到全局最优解，并保证了算法的收敛性。
模拟退火算法的求解过程如下：
（1）随机产生初始解x0；
（2）初始化退火温度T0；
（3）在温度TK下执行如下操作：
·产生新的可行解x',x'为x的邻解；
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MFC音乐播放器制作code
4.0分
MFC音乐播放器制作code
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没有更多了~