智能优化 | MATLAB实现CS-ANN布谷鸟优化人工神经网络算法 布谷鸟优化 人工神经网络算法 MATLAB实现CS-ANN布谷鸟优化人工神经网络算法

pdf文件 图书 作者：高隽，机械出版社出版

使用C ++实现非常简单的反向传播神经网络算法以近似f（x）= sin（x）

朱元国教授的“智能优化算法”课件,包括模拟退火算法、人工神经网络、遗传算法、蚁群等。模式识别、机器学习等都是用的上的。

紫外线matlab代码艾达网 AdaNet：人工神经网络的自适应结构学习 参考资料：Cortes, C., Gonzalvo, X., Kuznetsov, V., Mohri, M. & Yang, S.. (2017)。 AdaNet：人工神经网络的自适应结构学习。 第 34 届机器学习国际会议论文集，PMLR 70:874-883 这个 Python 项目旨在实现 AdaNet 的 API，使用基于文章的算法：简而言之，这个模型正在根据它适合的数据复杂性从头构建一个神经网络， 这就是它命名为自适应模型的原因。 对于这个实现，手头的问题总是一个二元分类。 在拟合操作期间，它将构建隐藏层和每层中的神经元数量。 决定是更深（添加隐藏层）还是更宽（将神经元添加到现有层）， 或者更新现有的神经元权重以封闭的计算形式完成（通过使用巴拿赫空间对偶）文章中所示。 最后，它将优化最佳神经元（添加或现有）的权重，更新参数并进行迭代。 文章讲了AdaNet的几个变种，这是AdaNet.CVX的实现， 在附录 C 中解释 - 以封闭形式解决每个步骤中的凸子问题。 文章 [v.1] 的先前版本中显示了对该

资源为人工神经网络的MATLAB代码，所提供的人工神经网络代码是在基础的ANN算法的基础上进行了改进，提升了算法的计算速度。欢迎有需要的下载使用

为了对用户的项目进行推荐以进行历史用户评级，正在使用几种智能系统。 最常见的方法是推荐系统。 发挥主要作用的主要领域是社交网络，数字营销，在线购物和电子商务。 推荐系统由几种建议技术组成。 在这里，我们使用了众所周知的协作过滤（CF）方法。 存在两种类型的问题，协作过滤主要解决这些问题。 它们是完全冷启动（CCS）问题和不完全冷启动（ICS）问题。 作者提出了三种新颖的方法，例如协同过滤，人工神经网络以及最后的支持向量机来解决CCS和ICS问题。 基于特定的深度神经网络SADE，我们可以删除产品的特征。 通过使用顺序激活的用户和产品特性，我们可以适应最新技术CF模型，时间SVD ++的冷启动产品额定值。 拟议的系统由Netflix评级数据集组成，该数据集用于执行基线技术来对冷启动项目进行评级预测。 在ICS项上比较了两种推荐技术的计算结果，证明了该方法的适应性。 由于冷启动转移到非冷启动状态，因此所提出的方法能够转移产品。 这里采用人工神经网络（ANN）提取项目内容特征。 用户偏好之一（例如时间动态）用于将满足的特征获取到预测中以克服这些问题。 对于分类过程，与早期方法相比，我们使用了

本文来自于csdn，本文是主要介绍了神经网络应用在分类问题中效果，以及神经网络结构及算法，希望对您的学习有所帮助。1.1基本结构 说明： 通常一个神经网络由一个inputlayer，多个hiddenlayer和一个outputlayer构成。 图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器） 设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer，及神经元之间

基于遗传算法的供应链多级库存优化控制，校梦琪，周晓光，在现代化物流业发展中，库存管理依然很重要。区别于主要致力于研究经济批量订货的模型，随着科技的发展，库存问题可以依托于新型

随着电网接入新能源的比例越来越高，电网的安全性、稳定性必然会受到 影响。为了电网稳定，电力系统的调峰调频就显得异常重要。在电源侧，核电 机组基本不参与调峰调频，水电机组调峰调频的能力有限，而风电与光伏机组 是不稳定性的电源，基本无法参与调峰调频，火电机组是最能灵活参与电网调 峰调频的优质电源；且北方地区水资源贫乏，水电机组稀少，这无疑更加凸显 了火电机组调峰调频的作用。在火电机组调峰调频能力足够的情况下，通过改 变火电机组的出力可平抑电网波动，减小新能源并网造成的冲击；在火电调节 能力不足的情况下，常规的做法是弃风弃光，这无疑会造成能源的损失，不利 于电网经济性运行。另外，随着电网负荷越来越丰富，如电动汽车充电桩等的 使用，电网负荷必然会有更多无规律的波动，这也加剧了电网的不稳定性。因 此，为了电网的安全经济稳定运行，这就要求火电机组具备足够的调节能力， 为电网接纳更多新能源提供空间，也为负荷波动提供更多空间。