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人工神经网络:感知器

人工神经网络:感知器1.1 基本概念1、输入节点:X1={x1,x2,x3,...,xi,...xn},for example,X1=[1 2]';2、输出节点:y={y1,y2},for example,y=[0 1];3、权值:W={w1,w2,w3,...,wi,...,wn},for example,W=[1 1];感知器学习规则只适用于二进制神经元,初始权值可取任意值。...

2019-03-15 09:35:29

系统动力学_System Dynamics

1 系统动力学概述系统动力学的创建标志是Jay.W.Forrester教授的Industrial Dynomics专著于1961年的出版。1.1 系统动力学的基本概念(Basic Concept of System Dynamics)(1)事件:是指一般在固定的时间或地点上发生的事情,例如病疫的发生、战争的爆发、股市的涨跌及泥石流的爆发等。(2)行为,即行为模式,行为模式是系统外在...

2019-02-28 21:31:00

博客文章声明

博客文章皆为本人码字原创,在文章创作过程中借鉴了其他学者论文、专著及其他文献等,本人皆会在参考文献中注明,如若侵犯您版权,请联系本人删除。特此声明!...

2019-01-03 10:31:39

BP神经网络

目录1 BP神经网络的优缺点及优化1.1 BP神经网络的优点1.2 BP神经网络的缺点1.3 BP神经网络的优化参考文献  1 BP神经网络的优缺点及优化1.1 BP神经网络的优点由于预测的随机性和不确定性,传统的回归分析、数理统计等方法往往难以达到理想的预测效果。BP神经网络(Back一Propagation Network,BP)是人工神经网络(Arti...

2019-01-03 10:25:37

狼群算法的优化

目录1 狼群算法的优缺点1.1 狼群算法的优点1.2 狼群算法的缺点2 狼群算法的仿真验证2.1 狼群算法参考文献1 狼群算法的优缺点狼群算法是一种随机概率搜索算法,使其能够以较大的概率快速找到最优解;狼群算法还具有并行性,可以在同一时间从多个点出发进行搜索,点与点之间互不影响,从而提高算法的效率。将WPA算法应用于15个典型复杂函数优化问题,并同经典的粒子群算...

2019-01-03 10:18:59

Back Propagation Nerual Networks

1 BP神经网络的优缺点及优化1.1 BP神经网络的优点由于预测的随机性和不确定性,传统的回归分析、数理统计等方法往往难以达到理想的预测效果。BP神经网络(Back一Propagation Network,BP)是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)中应用最为广泛的神经网络模型之一,具有较强的非线性映射能力、鲁棒性、容错性和自适应、自组织、自学习等许多...

2019-01-02 21:03:48

狼群算法

狼群算法里面的函数,可以将其变为函数矩阵; 狼群里面函数的参数,每一个含义应当将其彻底解释清楚; 狼群算法应当采用矩阵的算法,将其优化求解。2019.01.071、狼群算法中的狼种类分为以下几种:头狼、探狼、猛狼。2、猎物分配规则:论功行赏,先强后弱。3、狼群算法的主体构成:探狼游走、头狼召唤、猛狼围攻3种智能行为,“胜者为王”的头狼角逐规则和“优胜劣汰”的狼群更新规则。...

2018-10-30 03:10:33
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