首页 > 编程语言 >【BP分类】基于遗传算法优化BP神经网络的数据分类附matlab代码

【BP分类】基于遗传算法优化BP神经网络的数据分类附matlab代码

时间:2023-07-24 14:00:51浏览次数:31  
标签:%% S1 分类 神经网络 train BP matlab 适应度 优化

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

标签:%%,S1,分类,神经网络,train,BP,matlab,适应度,优化
From: https://blog.51cto.com/u_15287693/6834683

相关文章

  • m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码通信链路matlab性能仿真,包括Costas载波同步和gardner定时
    1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下:      2.算法涉及理论知识概要        基于OFDM+QPSK和LDPC编码的通信链路是一种常用的数字通信系统,用于实现高速、可靠的数据传输。该系统结合了正交频分复用(OFDM)、四相移键控(QPSK)调制和低密度奇偶校验(LDPC)编码......
  • m基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC码通信链路matlab性能仿真,包括载波同步,定时同步,信道
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 包括小数倍及整数倍载波同步,粗及细定时同步     2.算法涉及理论知识概要        基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC码通信链路是一种常用的数字视频广播系统,用于实现高效的传输和接收。该系统结合了正交频分复用(CO......
  • 利用Abp过滤器实现业务数据“回收站”功能
    目录原理创建过滤器使用过滤器查询删除恢复新版Volo.Abp的控制器配置 原理回收站是当用户删除一条记录时,不是直接从数据库中删除,而是将其放入“回收站”,以便用户可以在需要时恢复数据。在Abp框架中,若实体实现了ISoftDelete,则将实体标记为删除时不是物理删除,而......
  • 基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
    1.算法理论概述      基于MNIST手写数字数据库识别算法,对比SVM、LDA以及决策树。首先,我们将介绍MNIST数据库的基本信息和手写数字识别的背景,然后分别介绍SVM、LDA和决策树的基本原理和数学模型,并对比它们在手写数字识别任务中的性能。 1.1、MNIST手写数字数据库   ......
  • m基于扩频解扩+turbo译码的通信链路matlab误码率仿真,调制对比QPSK,16QAM,64QAM,扩频
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:      2.算法涉及理论知识概要       基于扩频解扩和Turbo编译码的通信链路误码率仿真,并比较了不同调制方式下的性能。首先,我们详细讨论了实现步骤,包括扩频解扩、调制、编码和译码等。然后,给出了相关的数学公式,包......
  • matlab 郭彦甫 4 数据类型与文件读写
    数值类型 numeric   默认为double类型  也可以使用类型转换将其转换为其他类型n=3;class(n)%得到double类型n=int8(30);class(n)%得到int8类型字符类型(char)   %%s1='h'%char类型显示占2个字节a=uint8(s1)%强制将s1......
  • 相关系数 python 分类
    相关系数的Python分类引言本文将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python计算相关系数。相关系数是用于衡量两个变量之间关联程度的统计量。在数据分析和机器学习中,相关系数经常被用于探索和理解变量之间的关系。在本文中,我将向你介绍整个计算相关系数的流程,并提供每个步骤所需......
  • Building for iOS, but the linked and embedded framework 'libpag.framework' w
    BuildingforiOS,butthelinkedandembeddedframework'libpag.framework'issueWhendevelopingiOSapps,itisnotuncommontocomeacrossvariouserrorsandissuesduringthebuildprocess.Onesuchissueisthe"BuildingforiOS,butth......
  • echarts记录篇(三 ):使用横向柱状图实现左侧分类对齐右侧显示数据效果及数据过多加滚动
    一、效果如下: 二、直接上代码上一篇已经说过左侧分类,右侧数据对齐的方法,如果需要移步上篇,此篇主要是纵向滚动条功能,代码如下:dataZoom:[{type:"slider",realtime:true,//拖动时,是否实时更新系列的视图startValue:0,endVal......
  • 全连接层对比GCN层实现论分分类
    目录(1)数据预处理(2)全连接层(3)将全连接层替换成GCN层(4)可视化展示本文分别利用全连接层/GCN层实现对2708篇论分(论文之间有引用关系,由此引入图神经网络)进行7分类的任务,通过对比知:利用全连接层的准确率为59%,利用GCN层的准确率为81%(1)数据预处理fromtorch_geometric.datas......