------简单代码源代码系列------
该程序利用遗传算法解决了TSP旅行商问题，在传统的遗传算法基础上引入了灾变的概念，能够有效的跳出局部最优。程序的计算能力强，可以轻易计算500-1000个城市的TSP。本资源包含该程序的全部源代码，并附相关文档，请用Visual Studio 2003 打开解决方案。

为改善常规PID控制器对非线性对象的控制性能,提出一种基于GA-BP算法的PID神经网络(PID Neural Network,PIDNN)控制策略。将PID控制规律融入神经网络,构成一种PIDNN控制器,并利用GA-BP算法来对其进行参数优化。采用所设计的PIDNN控制器对一种非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明:GA-BP算法收敛速度快,所设计的PIDNN控制器与常规PID控制器相比,其控制稳定性和快速性等性能都得到了很大改善。

自适应学习率调整法 在BP算法中，网络权值的调整取决于学习速率和梯度。在标准BP 算法中，学习速率是不变的。 而在自适应学习率调整法中，通常学习速率的调整准则是：检查权值的修正是否真正降低了误差函数，如果确实如此，则说明所选的学习率小了，可对其增加一个量；若不是则说明产生了过调，那么就应减小学习速率的值。

技嘉ga-970a-ds3p f2i 已经添加nvme协议的BIOS

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NXP官网的IMX6ULL U-BOOT，版本：2016.03-2.1.0，可移值到正点原子开发板，百问网开发板等

GA算法(1).ppt.ppt

基于调试信号的BP网络识别

本文选取2015年1月至2016年3月中国部分车站的客流数据，建立了BP神经网络的铁路客流时间序列预测模型。 但由于收敛速度慢，容易陷入问题的局部最优解，建议通过遗传算法改进BP神经网络的时间序列模型，以预测铁路客流。 实验结果表明，改进的方法具有较高的预测精度和较好的非线性拟合能力。