BP算法 BP神经网络遗传算法神经网络这四者之间的关系

[求进程调度算法]进程调度源程序如下： jingchendiaodu.cpp #include ＂stdio.h＂ #include#include#define getpch(type) (type*)malloc(sizeof(type)) #define NULL 0 struct pcb { /* 定义进程...+阅读

BP算法 BP神经网络遗传算法神经网络这四者之间的关系

这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。

差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。...

matlab的遗传算法优化BP神经网络

对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对比使用遗传算法前后的效果。步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模

1、随机生成2000组两维随机数（x1,x2），并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。

2、数据预处理：归一化处理。

3、构建BP神经网络的隐层数，次数，步长，目标。

4、使用训练数据input_train训练BP神经网络net。...

hopfield神经网络和遗传算法的不同点

两者不同的地方非常多吖，或者说，两者根本就没有多少相同的。hopfield网络，基本上是设置了一个机制，使每次能量都下跌。而遗传算法，则非常的不同，是种群搜索的机制，先初始化一堆的解，然后每次按概述让优秀解进入下一代（注意到，有可能有不优秀的也可以进入，而hopfield是每一代能量都会下跌），下一代再通过交叉和变异等机制，产生新的一代。由于每次竞选下一代都会让优秀的更大概率通过，所以按概率，每一代都会比上一代更优秀，就这样，最后进化到中够优秀的一代。两者同是通过数次跌代，最后趋于稳定。但两者不同，遗传算法是每一代是一个种群，而hopfield是一个个体。遗传算法每一代允许更差的情况，有助于跳出局部最成。而hopfield每次能量都是下跌的，有贪婪算法的味道，一般不能跳出局部最优。

这样。《神经网络之家》...