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遗传算法属于神经网络
BP
神经网络
和GRNN的区别
是
什么
答:
一般的数据拟合,传统的lsqcurvefit和lsqnonlin,如果较新的方法就很多了,比如
神经网络
,小样本的一般是GRNN和灰色神经网络,大样本下更多选择了,BP、SVM等等,还可以有
遗传算法
等等
求自适应
遗传算法
的MATLAB代码 要谢菲尔德遗传算法工具箱的
答:
都是有两种调用方法,一种图形界面的,这个从开始菜单,然后工具,然后从里面找
神经网络
neuralnetwork,
遗传算法
工具是全局优化工具箱里面的,globaloptimization。 另外一种通过命令行调用,这个需要你理解你都要做...
1, 什么是人工智能?
视频时间 00:35
智能控制理论方法中的模糊逻辑与
神经网络
如何实现优化?
答:
智能控制理论方法与应用目录</ 1. 绪论</ 在传统控制中,面临的问题</包括复杂环境下的控制精度和适应性。智能控制的出现,定义为一种利用模糊逻辑、
神经网络
和
遗传算法
等技术</,具有自主学习和自我适应能力的新型控制方式。其发展历史自上世纪70年代起,逐渐从理论研究走向实际应用。研究内容主要涉及:...
人工
神经网络算法
研究及应用的书籍名称
答:
主要内容包括:改进
遗传算法
的径向基函数网络方法研究及应用、小波变换及小波
神经网络
方法研究及应用、模糊神经网络方法研究及应用、改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用、支持向量机方法研究及应用。 本书主要基于作者近几年来的研究成果,注重理论联系实际,以多学科交叉、多种算法结合应用为特点。本书...
交通量预测用什么方法?
答:
遗传算法是
一种灵感源于达尔文自然进化理论的启发式搜索算法。遗传算法中包含初始化、个体评价(计算适应度函数)、选择运算、交叉运算和变异运算。2、
神经网络
神经网络是利用其算法特点来模拟人脑思维的第二种方式,它是一个非线性动力学系统,其特点就是信息分布式存储和并行协同处理。简单点讲就是利用该...
人工
神经网络
的发展趋势
答:
人工
神经网络
与其它传统方法相结合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展,与模糊系统、
遗传算法
、进化机制等结合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向,将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究,为人工神经网络的理论研究开辟了新的...
不
属于
智能控制的基本类型的
是
答:
1、模糊控制:模糊控制是一种基于模糊数学理论的控制方法,通过将模糊的语言描述转化为数学模型,实现对系统的控制。2、
神经网络
控制:神经网络控制是指通过神经网络技术实现对系统的建模和控制,具有非线性、自适应、鲁棒性强等特点。3、
遗传算法
控制:遗传算法控制是一种基于生物遗传学的优化算法,通过对...
求人工
神经网络
的具体
算法
,数学模型,比如求一个函数最优值之类的,不...
答:
算法的初衷也是用近似的算法用一定的精度来接近真实值。 比如上面的方程也可以用
遗传算法
来解,可以从一些初始值最终迭代到最佳解。
神经网络
在寻找网络的参数即权值的时候,也有寻找使训练效果最好的过程,这也是寻优的过程,这里涉及到了算法就是所谓的神经网络算法,这和最小二乘
算法是
一样的道理;例如...
中心点的选择对bp
神经网络
的性能会有什么影响
答:
然而,在实际应用中,BP
神经网络
的初始连接权值、阂值的选取对于BP神经网络性能具有关键性影响,若初始连接权值、阂值选取不当,则易导致BP神经网络陷入传统固有的缺陷——收敛速度慢和易陷入局部极值。1.3 BP神经网络的优化 目前常用于BP神经网络初始连接权值、阂值优化的智能方法主要是
遗传算法
(Genetic ...
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