【FNN回归预测】粒子群优化前馈神经网络PSO-FNN婚姻和离婚数据回归预测【含Matlab源码 2069期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-10 18:47:19 首次发布
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【FNN回归预测】基于matlab蝙蝠算法优化前馈神经网络BA-FNN数据回归预测【含Matlab源码 2070期】
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08-31 1215
蝙蝠算法优化前馈神经网络BA-FNN数据回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
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前馈神经网络（MATLAB应用篇）
qq_16032927的博客
11-02 1856
newff`函数用于创建一个前馈神经网络，这种网络可以用于多种机器学习任务，包括分类和回归问题。它允许用户自定义网络结构，包括层数、每层的神经元数量、激活函数，以及训练算法等。
前馈神经网络 Matlab 实现
07-08
前馈神经网络 详细的原理推导，算法流程已经对应的matlab代码
基于粒子群优化和引力搜索混合优化算法改进的前馈神经网络（Matlab代码实现）
m0_64583023的博客
01-22 560
肤色识别的应用在基于内容的分析和人机交互中的应用得到了扩展。因此，实现一种有用的方法来分割皮肤像素可以帮助解决所呈现的问题。该文提出一种混合PSOGSA -ANN作为前馈神经网络（FNNs）的新训练方法，以研究解决皮肤分类问题的高效率。所提出的颜色分割算法直接应用于RGB色彩空间，无需色彩空间转换。本文利用粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）的混合体，称为PSOGSA，用于训练前馈神经网络（FNN）。该程序是一个改进的前馈神经网络，使用称为PSOGSA的混合算法。行百里者，半于九十。
【MATLAB第14期】#源码分享| 基于多层前馈神经网络的回归预测模型代码分享，多参数多图调整
随风飘摇的土木狗的博客
11-10 996
前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其他可用的还有比如遗传算法（GA）等。所以BP神经网络属于前馈网络，前馈网络不一定是BP网络（还可以用别的算法训练权值参数）
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最新发布
02-10
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
MATLAB前馈神经网络newff
Whiteleaf3er的博客
11-29 3607
一-newff函数参数说明，初始化网络 net = newff(P,T,S)                             % 这两种定义都可以 net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) 　　 P：输入参数矩阵。(RxQ1)，其中Q1代表R元的输入向量。其数据意义是矩阵P有Q1列，每一列都是一个样本，而每个样本有R个属性（特征）。一般...
【机器学习】第7篇 前馈神经网络预测模型（原理+实现）
Fanjufei的博客
04-25 223
Elman神经网络是一种前馈神经网络，它是一种有记忆的神经网络，具有很好的时间序列分析能力。这个示例展示了如何使用MATLAB构建一个简单的Elman神经网络模型，并用于预测股票开盘价。当然，在实际应用中，我们需要更多的特征工程以及网络架构调整，以提高预测精度。我们先加载数据并将其升序排列。然后，我们需要对数据进行归一化处理，这有助于提高Elman神经网络的训练效果。最后，我们使用反归一化方法将预测结果转换为真实的股票价格，并计算预测误差。我们以前150天的数据作为训练数据，以后10天的数据作为测试数据。
基于前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF)的时间序列预测matlab对比仿真+代码仿真操作视频
07-08
1.领域：matlab，前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF) 2.内容：基于前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF)的时间序列预测matlab对比仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF)算法的时间序列预测编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
【FNN回归预测】蝙蝠算法优化前馈神经网络BA-FNN数据回归预测【含Matlab源码 2070期】
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02-13 196
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利用Matlab构建深度前馈神经网络以及各类优化算法的应用（SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam）
u014306722的博客
08-28 1万+
本文介绍如何利用Matlab从头搭建深度前馈神经网络，实现手写字体mnist数据集的识别，以及展示各类优化算法的训练效果，包括SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam，最终网络的识别率能达到98%。读者可自行调整网络结构和参数。 本文的Matlab代码和mnist数据集下载地址为： 链接: https://pan.baidu.com/s/1Me0T2xZwpn3xnN7b7X...
matlab前馈仿真,基于前馈神经网络的自适应PID控制器仿真研究(MATLAB仿真程序)
weixin_32891615的博客
03-17 1060
基于前馈神经网络的自适应PID控制器仿真研究(MATLAB仿真程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文17000字,程序,答辩PPT)摘 要由于神经网络能够实现任意非线性映射，并具有极强的自适应、自学习、自组织能力，能实现对PID控制器参数的在线自适应整定。本文在传统PID控制的基础上，通过对自适应PID控制和BP神经网络的研究，引用基于前馈神经网络的自适应PID控制器。该...
【FNN回归预测】基于Jaya优化前馈神经网络FNN实现数据回归预测附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-01 214
本文介绍了人工神经网络技术，该技术可使用由反向传播算法训练的前馈神经网络来确定检测乳腺癌的可能性。在训练期间，反向传播被独立应用于优化，以发展ANN的互连权重。本文探索了一种使用25种特征（例如12例患者病史，13项物理发现，4项乳腺X线摄影发现）的ANN，最后通过活检的结果来确定存在乳腺癌的可能性。
matlab实现神经网络算法
热门推荐
selous的专栏
03-24 1万+
调试了两天，一边理解神经网络模型，一边在matlab上实现。刚刚终于调试通了minst手写体识别的简单神经网络。识别度不高，破机子也跑不起来太大规模的神经网络。就选了三层神经网络。昨天晚上调通了之后只要隐含层的节点增大，就会偶尔出现过早拟合的问题。早上起来，把权值的初始化改小了之后，发现不会出现过早拟合的问题啦。当然这个参数初始化也是有讲究的，对于这个问题我也就采用了随意初始化。当然不管是matla
用于自适应识别和控制的前馈神经网络与在线顺序学习算法（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
01-09 406
包含用于实现在线顺序学习算法、元认知神经网络和用于自适应识别和控制的前馈神经网络的代码。这些方法还用于解决分类和时间序列预测问题。[1]谭永红.基于BP神经网络的自适应控制[J].控制理论与应用,1994(01):84-88.
机器学习笔记 - 前馈神经网络(FFNN)用作回归问题的波士顿房价预测
学以致用 知行合一
12-26 4440
FFNN的历史可以追溯到1940年代，它是没有任何循环的网络。数据从输入到输出通过一次传递，而没有以前的任何“状态存储”。 从技术上讲，深度学习中的大多数网络都可以被认为是FFNN，但通常“ FFNN”是指其最简单的变体：紧密连接的多层感知器（MLP）。 深度前馈网络（通常也称为前馈神经网络）或多层感知器（MLP）是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数f *。 例如，对于分类器，y = f *（x）将输入x映射到类别y。 前馈网络定义映射y = f（x, θ）并学习参数θ的值，
PSO-BP混合算法优化前馈神经网络训练：提升收敛速度与精度
本文主要探讨了一种结合粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法和反向传播（Back Propagation, BP）算法的混合训练策略，用于前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）的学习过程。传统的PSO...
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