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## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 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

直接替换数据即可使用，不需要任何基础 代码注释非常详细，可供学习 本代码为优质代码，丰富齐全，包含内容有： （1）分节设置，注释非常详细，可供学习。 （2）设置隐含层的寻优过程，根据输入自动确定隐含层节点范围，并进行误差寻优，最终获得最佳隐含层节点，减少实验过程。 （3）作图精细，图像结果齐全。 （4）各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全。 （5）最终打印显示测试集的结果。

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网络游戏-水下传感器网络中基于AUV位置预测的数据收集方法.zip

项目概况 开发环境：Jupyter Notebook（Anaconda3的应用包下） 项目描述 一、获取数据集并预处理 在网上（例如Kaggle）下载数据集，读入数据并进行数据预处理。 二、根据特征群进行可视化分析 数据总体分成三大特征群，逐一分析各特征群下，每个特征在特征群中的重要程度，在客户流失因素上的重要程度。对数据进行可视化分析，通过饼状图的对比，对各项特征指标有一个直观的清晰的 认识。 三、特征工程与类别平衡 数据预测前一系列处理，先进行特征工程处理，结合皮尔逊相关系数，把无用特征进行剔除，完善字符编码格式。再处理类别不平衡的问题（正负样本数相差较多，易导致数据倾斜或不准确）。 四、模型使用与评估 使用机器学习模型与模型评估方式，用K折交叉验证计算方式，分别对逻辑回归，随机森林，AdaBoost,XGBoost模型进行评估，得出预测模型的准确度，后续选择其中之一进行实际预测，并输出模型中的特征重要性。 五、总结分析与制定决策 总结分析，合并各客户的预测流失率与真实流失率，形成关系表。运营商可以根据分组情况的结果设定阈值并进行决策，从而确定分界点进行客户召回措施。

Java基于机器学习进行软件系统故障预测系统源码.zip

为了克服使用单一智能优化算法在求解复杂问题中表现出的精度不高、易陷入局部最值、不能在全局搜索等一系列不足，算法融合的思想开始被研究和应用。将GA与PSO、GWO这三种经典算法进行融合，并辅以改进，从而利用它们的互补性，取长补短，提高求解复杂问题的能力。 无免费午餐定理，对任何优化问题，任两种优化算法的平均性能是相等的，没有任何一种优化算法在计算效率、通用性、全局搜索能力等性能方面都能表现得很好。 算法的混合也就成了算法优化领域的一个研究热点和趋势，混合有着固有的内在需求，不是简单地将算法组合叠加，要按照一定的策略和模式进行。 GA算法过程简单，全局收敛性好，多用于进行函数优化、数据挖掘、生产调度、组合优化、图像处理、机器学习等问题。但个体没有记忆，遗传操作盲目无方向，所需要的收敛时间长； PSO算法原理简单，用速度、位移公式迭代易于实现，具有记忆功能，需要调节的参数少，在寻优稳定性和全局性收敛性方面具有很大优势，但容易陷入局部最优值出现早熟，种群多样性差，搜索范围小，在高维复杂问题寻优时更为明显，多用于求解组合优化、模式分解、传感器网络、生物分子研究等领域。 联合GWO算法