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BP神经网络的matlab实现1 BP算法原理BP算法是利用输出层的误差来估计输出层的直接前导层的误差,再用这个误差估计更前一层的误差。如此下去,就获得了所有其他各层的误差估计。这样就形成了将输出端表现出的误差沿着与输入信号传送相反的方向逐级向网络的输入端传递的过程。因此,人们就又将此算法称为向后传播算法,简称BP算法。2 BPNN的学习过程–输入样本---输入层---各隐层---输出层判断...
matlab神经网络常用函数介绍newff:创建一个BP网络,其调用格式为:net=newff(PR,[S1 S2 ... SN1],{TF1 TF2 ... TFN1},BTF,BLF,PF)其中的解释:net=newff:用于在对话框中创建一个BP网络PR:由每组输入(共有R组输入)元素的最大值和最小值组成的R*2维的矩阵;Si:第i层的长度,共计N1层TFi:第i层的传递函数,默认是“...
3 禁忌搜索算法3.1 禁忌搜索算法简介禁忌搜索算法是组合优化算法的一种,是局部搜索算法的扩展。禁忌搜索算法是人工智能在组合优化算法中的一个成功应用。禁忌搜索算法的特点是采用了禁忌技术。所谓禁忌就是禁止重复前面的工作。 禁忌搜索算法用一个禁忌表记录下已经到达过的局部最优点,在下一次搜索中,利用禁忌表中的信息不再或有选择地搜索这些点。禁忌搜索算法实现的技术问题是算法的关键。禁忌搜索算法涉及侯选...
2 遗传算法2.1 遗传算法简介遗传算法是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索(寻优)算法,它是模拟自然界中的生命进化机制,在人工系统中实现特定目标的优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术,根据适者生存的原则逐代进化,最终得到最优解或准最优解。它必须做以下操作:初始群体的产生、求每一个体的适应度、根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对,通过随机交叉其染色体的基因并随机变...
现代优化算法启发式算法包括了:禁忌搜索,模拟退火,遗传算法,人工神经网络。目标:求NP-hard组合优化问题的全局最优解。解决复杂优化问题的蚁群算法,根据实际问题产生的解空间分解、解空间限制,还有对多个启发式算法的合成的集成算法。主要用于解决组合优化问题:TSP,QAP,JSP1 模拟退化算法1.1 算法简介该算法主要思想来自于材料的统计力学,高温条件下粒子的能量较高,可以自由运动和重新排列...