遗传算法(GA)优化BP神经网络及MATLAB程序视频教程

第一章必先看和粒子群算法(PSO)基本概念与算法流程

0.1_科研技术工程8个算法及9个问题全面说明兼开讲说明(38分钟,网络上免费试看)

0.2_店主预言先告必看第三版(4分钟,网络上免费试看)

1、PSO1_1粒子群优化算法讲解内容说明(14分钟,视频免费试看)

2、PSO1_2提供全部程序与学习基础要求(11分钟,视频免费试看)

3、PSO1_3慎拍不拍建议及参考文献说明(14分钟,视频免费试看)

4、PSO2_1粒子群算法的发展历程与思想起源(9分钟)

5、PSO2_2粒子群算法的基本思想(9分钟)

6、POS3_1粒子的数学描述记号及其含义(8分钟)

7、POS3_2粒子速度与位置更新公式(10分钟,视频免费试看)

8、POS3_3思考粒子描述及位置速度更新公式(5分钟)

9、POS4_1粒子群算法流程各步解读(7分钟)

10、POS4_2粒子群算法流程图及图形示意(8分钟)

11、POS5_1数学模型问题概括性作用说明(9分钟,有程序)

12、POS5_2优化问题及模型整体流程解读(10分钟,有程序)

13、POS5_3目标函数与初始化种群各参数(9分钟,,有程序)

14、POS5_4目标函数与适应值函数关系及粒子显示(9分钟,有程序)

15、POS5_5用适应值更新速度与粒子位置及最佳位置(10分钟,有程序)

16、POS5_6适应值与个体和种群最佳位置的显示(6分钟,有程序)

17、POS5_7终止判断条件及继续迭代程序分析(9分钟,有程序)

18、POS5_8暂停显示与定时更新显示鸟群觅食行为(9分钟,有程序)

19、POS5_9直接求解最优解与粒子群算法寻优关系(6分钟,有程序)

20、POS5_10两个终止条件运行程序及简要总结(9分钟,有程序,视频免费试看)

21、POS5_11程序模板化及4处可改地方说明(10分钟,有程序)

22、POS5_12模型扩展与优化方法扩展介绍(6分钟,有程序)

23、POS5_13思考如何应用程序等6个问题(8分钟,有程序)

第三章粒子群算法6个构成要素及其选择经验

24、POS6_1种群规模与惯性因子及可选范围(6分钟)

25、POS6_2最大速度与邻域拓扑结构作用及经验(10分钟)

26、POS6_3停止准则与种群初始化问题(7分钟)

第四章惯性权重改进方法及3个PSO算法对比分析

28、POS7_1惯性权重的线性递减法与收缩因子法说明(8分钟,有程序)

29、POS7_2提出改进问题及线性递减因子法的程序实现(10分钟,有程序)

30、POS7_3收缩因子法及程序实现详解(8分钟,有程序)

32、POS8_2脚本改编成函数及输入输出参数初选(9分钟,有程序)

33、POS8_3输入参数选择及程序初步调试(9分钟,有程序)

34、POS8_4输入参数再加入及程序再调试(6分钟,有程序)

35、POS8_5迭代变量语句调序及函数调用通过(7分钟,有程序)

36、POS8_6标准及线性递减权值粒子群2个算法子函数(8分钟,有程序)

37、POS8_7收缩因子粒子群算法及上述3个算法比较问题(10分钟,有程序)

38、POS8_8粒子群3个算法比较结论分析及图表问题(10分钟,有程序)

第五章测试函数分析粒子群算法的搜索性能

39、POS9_1Rosenbrock函数结构与作用及图像显示(9分钟,有程序)

40、POS9_2粒子群算法对病态函数的设计问题(13分钟,有程序)

41、POS9_3初始化函数与实时输出结果函数解读(13分钟,有程序)

42、POS9_4计算适应值与更新粒子速度位置函数及运行(12分钟,有程序)

43、POS9_5搜索测试函数与粒子群算法及程序模块总结(7分钟,有程序)

第六章粒子群算法应用及存在问题与研究热点

44、PSO10_1粒子群算法应用领域及存在问题(9分钟)

45、PSO11_1粒子群算法的5个方向研究热点(9分钟)

第七章离散粒子群算法与离散二进制版粒子群算法

46、PSO12_1连续与离散粒子群算法特点(6分钟,有程序)

47、PSO12_2离散二进制版PSO期刊论文介绍(10分钟,有程序)

48、PSO12_3程序粒子群算法参数与个体编码设置(14分钟,有程序)

49、PSO12_4最优位置与最优适应值及位置更新(13分钟,有程序)

50、PSO12_5程序关键之处再强调及显示解读(13分钟,有程序)

51、PSO12_6程序可改之处与模型扩展思路(12分钟,有程序,视频免费试看)

52、PSO12_7二进制版粒子群算法5个思考问题(11分钟,有程序)

第八章有约束动态惯性权重的BPSO算法分析背包问题

53、PSO13_1(0-1)背包问题分析及编码方案(9分钟,有程序)

54、PSO13_2约束条件及惩罚函数作用(8分钟,有程序)

55、PSO13_3(0-1)背包问题模型及其显示分析(11分钟,有程序)

56、PSO13_4参数初始化及个体最优位置与最优值设置(12分钟,有程序)

57、PSO13_5动态权重与用速度概率函数更新位置各分量(13分钟,有程序)

58、PSO13_6装包最优方案及累加体积和累加价值的图形显示(9分钟,有程序)

59、PSO13_7模型扩展之完全背包问题及多重背包问题介绍(7分钟,有程序)

60、PSO13_8介绍其他优化算法求解背包问题与思考作业(12分钟,有程序)

第九章基于交叉变异的混合粒子群算法分析旅行商问题

61、PSO14_1旅行商问题编码及适应度函数分析(9分钟,有程序)

62、PSO14_2混合粒子群算法HPSO流程分析解读(10分钟,有程序)

63、PSO14_3交叉与变异操作实例及更新条件(8分钟,有程序)

65、PSO14_5数据导入及算法参数和粒子群初始化设置(11分钟,有程序)

66、PSO14_6粒子适应度函数与全局最优值寻找(10分钟,有程序)

67、PSO14_7个体最优值与全局最优值更新(10分钟,有程序)

68、PSO14_8交叉操作的交叉长度及分量插入位置(16分钟,有程序)

69、PSO14_9交叉操作接受验证条件及运行结果显示(11分钟,有程序)

70、PSO14_10程序步骤化及自己数据寻优的决策方案(13分钟,有程序,视频免费试看)

71、PSO14_11程序可改7处说明及处理思路(9分钟,有程序)

72、PSO14_12模型扩展之非对称距离不等问题(11分钟,有程序)

73、PSO14_13其它优化算法与期刊论文(10分钟,有程序)

74、PSO14_14思考6个问题及本视频重点强调(10分钟,有程序)

第十章基于交换序的粒子群算法再求解旅行商优化问题

75、PSO15_1交换子与交换序概念及其实际意义(17分钟,有程序)

76、PSO15_2基本交换序及速度更新公式的新定义与流程(16分钟,有程序)

77、PSO15_3程序参数初始化及粒子矩阵含义(11分钟,有程序)

78、PSO15_4初始化最优值及画图函数跟踪分析(9分钟,有程序)

79、PSO15_5交换实现与接受交换的条件设置(14分钟,有程序)

80、PSO15_6几种不同参数的程序运行结果解读(13分钟,有程序)

第十一章基于敏感粒子的动态粒子群算法寻找双峰动态函数最优值

81、PSO16_1普通与动态粒子群算法对比简介(12分钟,有程序)

82、PSO16_2动态粒子群算法的思路与描述(11分钟,有程序,视频免费试看)

83、PSO16_3动态粒子群流程与双峰动态函数模型(14分钟,有程序)

84、PSO16_4程序实现双峰动态函数模型(11分钟,有程序)

85、PSO16_5双峰动态函数DF1语句详解一(11分钟,有程序)

86、PSO16_6双峰动态函数DF1语句详解二(13分钟,有程序)

87、PSO16_7双峰动态函数图形及迭代动态图形显示(13分钟,有程序)

88、PSO16_8普通粒子与敏感粒子及参数初始化(9分钟,有程序)

89、PSO16_9普通粒子与敏感粒子的适应值计算(8分钟,有程序)

90、PSO16_10算法参数设置与敏感响应策略启动(15分钟,有程序)

91、PSO16_11重新初始化粒子及更新最优值(9分钟,有程序)

92、PSO16_12迭代整体寻优及动态探测响应分步说明(9分钟,有程序)

93、PSO16_13最优值图像显示与误差显示分析(11分钟,有程序)

94、PSO16_14标准粒子群算法求解同类问题及结论(9分钟,有程序)

95、PSO16_15高度H1及纵坐标Y2可改思路与建议(9分钟,有程序)

96、PSO16_16敏感粒子与响应阈值及逻辑流程可改建议(15分钟,有程序)

97、PSO16_17响应次数及粒子适应值总和变化情况语句设置(8分钟,有程序)

98、PSO16_18动态响应与适应值总和变化情况显示与建议(12分钟,有程序,视频免费试看)

99、PSO16_19模型扩展及算法程序使用建议(5分钟,有程序)

100、PSO16_20自适应与改进及蒸发系数3个算法简介(9分钟,有程序)

101、PSO16_21思考7个问题及总结4处要点(12分钟,有程序)

第十二章多目标背包优化问题用多目标粒子群算法求解

102、PSO17_1多目标优化问题的数学模型解读(16分钟,视频免费试看)

103、PSO17_2向量支配与pareto最优解概念(10分钟,视频免费试看)

104、PSO17_3pareto最优解集与帕累托前沿几何意义(15分钟)

105、PSO17_4有无决策者偏向爱好的4类传统优化方法(14分钟)

106、PSO18_1多目标优化算法的理论基础介绍(14分钟,有程序)

107、PSO18_2多目标背包问题数据及数学模型(10分钟,有程序)

108、PSO18_3决策变量编码含义及目标函数公式纠错(16分钟,有程序)

109、PSO18_4多目标算法流程与编码及适应值计算(8分钟,有程序)

110、PSO18_5筛选非劣解两处及筛选条件分析(7分钟,有程序)

111、PSO18_6数据P与C及R矩阵含义及其图形显示(9分钟,有程序)

112、PSO18_7粒子矩阵行列数及元素大小的实际意义(10分钟,有程序)

113、PSO18_8粒子适应值累加计算公式(13分钟,有程序)

114、PSO18_9初次筛选非劣解程序的四种逻辑关系(10分钟,有程序)

115、PSO18_10两伙粒子群筛选非劣解比喻及其结果(15分钟,有程序)

116、PSO18_11速度与位置更新及适应值计算(9分钟,有程序)

117、PSO18_12更新个体最优与更新非劣解集(11分钟,有程序)

118、PSO18_13再次找非劣解集并更新非劣解集(7分钟,有程序)

119、PSO18_14去除重复非劣解程序结构(11分钟,有程序)

120、PSO18_15最终非劣解及其目标值空间分布显示(7分钟,有程序)

121、PSO18_16第一二三步参数与粒子位置和速度初始化(8分钟,有程序)

122、PSO18_17第四步阈值作用及各代应保存数据变量设置(10分钟,有程序)

123、PSO18_18第五步惯性权值与粒子适应值及位置更新(10分钟,有程序)

124、PSO18_19第六步更新非劣解的几点具体操作(10分钟,有程序)

125、PSO18_20第七步非劣解及其目标函数值分布显示(9分钟,有程序)

126、PSO18_21第八步全局最优解目标函数显示与分析(8分钟,有程序)

127、PSO18_22第九十步各代全局最优解及非劣解个数显示(8分钟,有程序)

128、PSO18_23自己数据及编码与目标函数修改地方(10分钟,有程序)

129、PSO18_24模型扩展链接及12个背包问题(9分钟,有程序)

130、PSO18_25方法扩展参考文献与6种类似算法(8分钟,有程序)

131、PSO18_26思考优化3个目标2个约束等7个问题(12分钟,有程序)

132、PSO18_27思考价值与质量为目标体积受限作业及总结(12分钟,有程序)

第十三章网络流传与正版粒子群算法工具箱PSOt应用

134、PSO19_2工具箱路径设置问题(8分钟,有程序)

135、PSO19_3定义待优化函数和自己用程序(12分钟,有程序)

136、PSO19_4参数向量中13个参数含义及设置(13分钟,有程序)

137、PSO19_5主核心函数的8个输入参数含义及设置(13分钟,有程序)

138、PSO19_6主核心函数的3个输出参数含义及设置(5分钟,有程序)

139、PSO19_7演示立体移动粒子寻优静态测试函数(12分钟,有程序)

140、PSO19_8粒子平面移动演示寻优过程及优化网络问题(14分钟,有程序)

141、PSO19_9演示动态粒子群寻优过程(10分钟,有程序)

142、PSO19_10工具箱解有区间约束的函数优化(15分钟,有程序,视频免费试看)

143、PSO19_11动态优化问题的待优化函数编写(10分钟,有程序)

144、PSO19_12动态优化问题的主程序及显示(10分钟,有程序)

145、PSO19_13自己数据整数优化主程序及显示(13分钟,有程序)

146、PSO19_14待优化函数实现自己数据整数规划(13分钟,有程序)

147、PSO19_15思考自变量编码及待优化函数及其它应用类型(16分钟,有程序)

第十四章MATLAB自带算法命令与约束CPSO工具箱详解

148、PSO20_1MATLAB自带命令help及语法(13分钟,有程序)

149、PSO20_2有无区间约束的函数优化二例程(9分钟,有程序,视频免费试看)

150、PSO20_3有options项的二例程函数优化及思考(11分钟,有程序)

152、PSO21_2CPSO工具箱路径设置及PSO文件前言(13分钟,有程序)

153、PSO21_3线性约束与非线性约束格式及语法(10分钟,有程序)

154、PSO21_4options作用及输出参数含义(15分钟,有程序)

155、PSO21_5Demo2个演示及图形显示分析(7分钟,有程序)

156、PSO22_1psooptimset函数作用及3个选项设置(11分钟,有程序)

157、PSO22_2设置屏幕显示及4个绘图函数作用介绍(15分钟,有程序)

158、PSO22_3学习因子与终止迭代阈值选项意义(9分钟,有程序)

159、PSO22_4多目标PSO说明及各个选项注解(7分钟,有程序)

第十五章约束CPSO工具箱编程应用及各种类型程序

160、PSO23_1无区间约束的函数优化问题例程(13分钟,有程序)

161、PSO23_2有区间约束的大小区域搜索例程(8分钟,有程序)

162、PSO23_3又多加画图选项参数的设置例程(8分钟,有程序)

163、PSO23_4六个输出变量及平面粒子移动例程(10分钟,有程序)

164、PSO23_5粒子空间移动形式及设置总迭代次数(12分钟,有程序)

165、PSO23_6自己如何用例程的可改9处建议(10分钟,有程序,视频免费试看)

166、PSO24_1线性约束的最小值优化问题与函数绘图(11分钟,有程序)

167、PSO24_2只有线性不等式约束的两情形例程(17分钟,有程序)

168、PSO24_3只有线性等式约束的例程(9分钟,有程序)

169、PSO24_4同时有线性不等式与等式约束的例程(8分钟,有程序)

170、PSO24_5线性约束优化问题例程可改之处建议(9分钟,有程序)

171、PSO24_6非线性约束优化问题数学模型说明(7分钟,有程序)

172、PSO24_7只有非线性不等式约束的例程(14分钟,有程序)

173、PSO24_8同时具有非线性不等式与等式约束的例程(14分钟,有程序,视频免费试看)

174、PSO24_9非线性约束问题的例程可改7处建议(7分钟,有程序)

175、PSO24_10同时具有线性约束与非线性约束的例程(7分钟,有程序)

176、PSO24_11思考目标函数与约束函数等11个问题(11分钟,有程序)

177、PSO25_1自己数据问题分析及图形显示(13分钟,有程序)

178、PSO25_2决策变量编码及目标函数编写(10分钟,有程序)

179、PSO25_3无约束条件的自己数据寻优过程(11分钟,有程序)

180、PSO25_4有线性约束的优化例程分析(11分钟,有程序)

181、PSO25_5例程的8处可改分析及建议(8分钟,有程序)

182、PSO26_1动态优化问题的形成及数学模型(10分钟,有程序)

183、PSO26_2目标函数f6的寻优结果分析(9分钟,有程序)

184、PSO26_3动态目标函数的寻优结果分析(12分钟,有程序)

185、PSO26_4例程3处可改建议及实际应用过程(8分钟,有程序)

186、PSO26_5下一步4点更新及程序与工具箱改进(13分钟,有程序)

五、下载文件

附件1_附件一_粒子群程序视频学习指导.doc

附件2_附件二_电子教材全部课件.PPt

六、其他算法链接(方便查找,点击即可进入淘宝教育播放页面,其中课程目录栏目下有“试看”视频是免费的,有“倍速”播放)

2、第2.5版粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法

6、非局部均值滤波类算法与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法

8、随机变量数据分析与处理和MATLAB程序详解视频教程

13、支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频

15、遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频

16、模拟退火算法(SA)及其应用与MATLAB程序详解视频

17、第2版变分模态分解(VMD)及其应用与MATLAB程序详解视频

20、生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频

21、强化学习(RL)及其应用与MATLAB程序详解视频

22、深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频

23、辅助正则粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频

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THE END
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2.神经网络——神经网络入门本章的目的是让你开始用神经网络来解决实际问题。你将进一步巩固在前边第一个示例中学到的知识,还会将学到的知识应用于三个新问题,这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景:二分类问题、多分类问题和标量回归问题。 本章将进一步介绍神经网络的核心组件,即层、网络、目标函数和优化器;还会简要介绍Keras,它是贯https://blog.csdn.net/qq_36879493/article/details/113036579
3.bp神经网络教程bp神经网络步骤bp神经网络 教程 bp神经网络步骤 BP神经网络简单流程 2017年12月01日 09:47:29 阅读数:2908 BP(Back Propagation)神经网络是一种具有三层或者三层以上的多层神经网络,每一层都由若干个神经元组成,它的左、右各层之间各个神经元实现全连接,即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都由连接,而上下各神经元之间https://blog.51cto.com/u_16099193/6333632
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11.PythonCNN卷积神经网络实战教程深入讲解pythonCNN,即卷积神经网络,主要用于图像识别,分类。由输入层,卷积层,池化层,全连接层(Affline层),Softmax层叠加而成。卷积神经网络中还有一个非常重要的结构:过滤器,它作用于层与层之间(卷积层与池化层),决定了怎样对数据进行卷积和池化+ 目录 一、CNN简介 1. 神经网络基础 输入层(Input layer),众多神经元(Neuron)https://www.jb51.net/article/269986.htm
12.想了解递归神经网络?这里有一份入门教程雷峰网导语:递归网络是一类人工神经网络,用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式,或用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。 递归神经网络入门教程 引言 递归神经网络是一类人工神经网络,可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式,也可用于识别传感器、股票市场、政府https://www.leiphone.com/category/ai/syAwLNx4bGPuFYI1.html
13.深度学习之神经网络入门视频教程深度学习之神经网络入门最佳路径 正十七软件工程师 难度初级 时长2小时15分 学习人数21086 综合评分9.73 简介:本课程首先介绍机器学习与深度学习,包括机器学习的应用、岗位职责,深度学习的等。然后通过讲解神经元及其衍生模型逻辑斯底回归、目标函数、梯度下降等深度学习基础知识。最后通过Tensorflow来实现课程讲解的模型。https://www.imooc.com/learn/1063/
14.让研习AI变得简单(一):人工智能12本经典教材推荐第11章 深度神经网络 第12章 强化学习 第13章 宽度学习 第14章 图卷积神经网络 第15章 语音、文本、图像与视频模式识别 图书链接: 当当自营:http://product.dangdang.com/11234769123.html 京东自营:https://item.jd.com/12686986.html 04.《现代神经网络教程》 https://ipiu.xidian.edu.cn/info/1097/2617.htm
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18.GitHub6. 从基本原理到梯度下降,小白都能看懂的神经网络教程 GitHub上的机器学习/深度学习综述项目合集 CNN 发展史 1. 94页论文综述卷积神经网络:从基础技术到研究前景 2. 从LeNet-5到DenseNet 3. CNN图像分割简史:从R-CNN到Mask R-CNN(译) 4. 深度学习之目标检测的前世今生(Mask R-CNN) 5. 纵览轻量化卷积神https://github.com/jiying61306/DeepLearning
19.爆肝万字,终于搞定这篇?神经网络搭建全全全流程!学不会你来找可以说所有深度学习模型都是神经网络,但并非所有神经网络都是深度学习模型。一般来说,『深度』学习适用于算法至少有 2 个隐藏层(因此总共 4 层,包括输入和输出)。 关于深度神经网络的详细知识,大家可以阅读学习ShowMeAI的文章 深度学习教程 | 深层神经网络。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2069094