BP神经网络中的超参数主要包括网络拓扑、神经元激活函数、学习率等。网络拓扑决定了神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的数量、每层的神经元数量等。神经元激活函数决定了神经元的输出,常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、Tanh等。学习率是用于调整网络权重的参数,它决定了网络在每次迭代中权重的更新程度。bp神经...
BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络进行初始权值和阈值的赋值,网络经训练后预测样本输出。神经网络的权值和阈值一般是通过初始化为【-0.5,0.5】区间的随机数,这个初始化参数对网络训练的影响很大,但是又无法准确获得,对于相同的初始权重值和阈值,网络的训练结果是一样的,引入遗传算法就是为了优化出最优的初始...
Levenberg-Marquart优化算法进行训练,还需设置的参数有: net.trainParam.mu―Levenberg-Marquart优化算法中的 net.trainParam.mu_dec― 的缩减因子; net.trainParam.mu_inc― 的增大因子; net.trainParam.mu_max― 的最大值; net.trainParam.min_grad―性能函数的最小梯度; 3 权值/阈值 net.iw % 权值元包:net....
BP神经网络优化PID控制参数、自适应PID控制Simulink 仿真1、BP神经网络被用来优化控制器的参数,BP神经网络与PID控制器结合可以以提高系统的响应速度和鲁棒性2、由于BP 神经网络PID 控制器能实时调整 PID 控制器的3个参数,因此可以实现对非线性对象很好地跟踪控制。仿真结果
三、鹦鹉优化BP神经网络PO-BP 本文针对鹦鹉优化器对BP神经网络参数进行优化,实验结果如下: 四、程序获取方式 PO源码和原论文点击以下链接跳转到官网 ) [PO源码和原论文github](GitHub - junbolian/PO: The source code of Parrot Optimizer (PO)) PO-BP神经网络源码获取方式 ...
在优化BP（反向传播）神经网络时，使用贝叶斯优化来调整超参数，然后使用遗传算法（GA）优化初始权重和偏置...
量子粒子群优化BP神经网络多种群混沌反向学习Levy飞行针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值.首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群...
我理解中，BP和遗传算法是训练神经网络的两种方式，分别对应凸优化和非凸优化方法。神经网络训练的具体...
研究发现，将BP 神经网络应用于PID 算法存在收敛速度慢以及网络波动振荡等问题，为了进一步完善该控制理论，该文通过改进BP 神经网络的学习速率和添加动量修正因子的方法来对其进行优化。关键词：BP 神经网络；PID 控制算法；参数优化中图分类号：TP 301 文献标志码：A 图1 BP 神经网络的拓扑结构 输入层 输入 ...