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遗传算法优化BP神经网络初始阈值以及权值

于 2022-03-21 发布 文件大小:51.25 kB
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代码说明:

整个算法分成三部分,第一个部分是神经网络整体结构的确定,然后是遗传算法对参数的优化,然后便是利用已经优化好的参数,利用神经网络进行预测。我们根据需要优化的权值以及阈值的数量确定算法个体的长度。个体通过适应度函数计算他们的适应度,根据适应度的大小,我们使用轮盘算法,确定他们的遗传,交叉还有变异等过程,优化以后的BP神经网络可以更好地收敛。

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    素数环: 把从1到10这10个数摆成一个环,要求相邻的两个数的和是一个素数。 〖问题分析〗 这是一道回溯的题目。从1开始,每个空位有9种可能,每种可能加入约束条件即可 1.与前面所有的数不重复 2.与前一个数和为素数(最后一个和第一个也要满足)。 〖算法流程〗 1、数据初始化; 2、递归填数: 判断第J种可能是否合法; A、如果合法:填数;判断是否到达目标(10个已填完): 是,打印结果;不是,递归填下一个; B、如果不合法:选择下一种可能;-Prime Central: 1-10 from 10 the number of put this into a ring, asked the two adjacent numbers and is a prime number. 〗 〖Analysis is a retrospective this topic. From 1 year, 9 out of every space possible, each may be bound by the conditions of accession to 1. And in front of all the number of non-repetition, 2. With a few and for a prime number (the last and the first to meet). 1〗 〖algorithm processes the data to initialize 2, fill in the number of recursion: first to determine the legality of J possible A, if the legitimate: the number of Reclamation to determine whether the target (10 have been completed): Yes, print the results of not, fill in the next recursive B, if not legitimate: a possible alternative
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