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遗传算法解决NN逼近任意函数-genetic algorithm to solve arbitrary function approximation NN
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用遗传算法优化RBF网络参数,减小RBF网络在函数逼近中的误差-Using genetic algorithm to optimize parameters of RBF network, reducing the RBF Network in Function Approximation Error
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讲述了遗传算法的基本原理、特点、应用领域、优化设计、应用等
例：1.基于遗传算法优化的RBF网络逼近
2.遗传算法求函数极值-About the basic principles of genetic algorithms, characteristics, applications, and optimize the design, application and other cases: 1. Based on genetic algorithm optimization of R
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用遗传算法优化神经网络权值 最后实现逼近sin函数曲线-Neural network using genetic algorithm optimization to achieve the right of the value of the final function curve approximation sin
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遗传算法 优化 BP神经网络 非线性函数 拟合-Genetic algorithm BP neural network nonlinear function approximation
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课程设计要求 0
实验一 基于模板匹配的字符识别 1
实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3
实验三 水果分类系统设计 5
实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6
实验五 基于BP网络的函数逼近 9
实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0
Experimental one based on template matching character recognition 1
C-means algorithm
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遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-Genetic algorithm optimization BP neural network nonlinear function approximation to ensure availability
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在函数逼近应用中，使用粒子群、遗传算法优化的rbf神经网络进行比较-In the applications of function approximation, using particle swarm optimization genetic algorithm of RBF neural network is used in the comparison
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自己整理网上的遗传算法改进的神经网络，matlab实现，主要应用于数据函数逼近拟合，网上的一般无法运行。这个可以运行。(The neural network improved by the genetic algorithm on the Internet, matlab implementation, mainly applied to the data function approximation fitting, the network is generally unable to run
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