分布估计算法是一种新的种群进化算法，通过建立概率模型得到新的个体，copula分布估计算法是将copula理论与分布估计算法结合，提高估计的精确性和效率。针对分布估计算法全局收敛的特点，与BP算法结合可以避免BP算法易陷入局部极值点的缺陷，同时可以使优化结果更加精确。本文采用copula EDA与BP算法的两种结合模式来优化神经网络的权值和阈值，并且比较两种结合模式。可以得出，copula分布估计算法与BP算法融合可以提高收敛速度和精确性。
2023-02-13 20:28:53
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这是一个简单的遗传算法一神经网络结合的程序，主要用遗传算法优化神经网络的权值进而达到优化神经网络的目的
2022-11-24 09:23:45
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基于遗传优化神经网络的小车避障路线规划行驶仿真,并输出行驶动画,如果有碰撞则重新迭代学习_使用matlab2021a或者以上版本测试
2022-05-04 21:06:34
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