说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...
matlab 神经网络 bp pso 优化
说明：粒子群优化BP神经网络算法，采用PSO优化神经网络的结构层个数，及隐含层的权值，相较BP神经网络，预测效果更好。
PSO 粒子群优化 BP 神经网络算法
说明：应用粒子群优化算法优化bp网络的权值和阈值应用于故障诊断，程序可行，效果明显编写详细，注释清晰。
pso 粒子群优化算法 bp网络 权值 阈值 故障诊断
说明：用粒子群算法优化RBF网络权值，根据适应度值对个体最优和群体最优进行更新
matlab-pso-rbf RBF_PSO pso-rbf适应度 pso优化权值 PSO_RBF
说明：用粒子群算法来优化RBF神经网络权值，使神经网络有更好的非线性函数逼近能力
RBF优化 PSO-RBF神经网络 pso优化权值 PSO-R 非线性函数
说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...
极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法
说明：改进粒子群算法优化BP神经网络的权值，建立BP神经网络。
粒子群算法优化 BP神经网络 BP 神经网络
说明：该案例的功能是使用遗传算法优化BP神经网络，分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分。遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传...
BP神经网络 遗传算法优化 BP神经网络预测 GA
说明：基于粒子群优化与灰色系统理论的多目标优化程序，带有收缩因子和惯性权重的基本PSO粒子群算法源代码。本源代码模块化编写，结构清晰，便于改进和做数值实验，非常好用。
matlab 系统 程序 基于 目标 优化 粒子 理论 灰色
