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BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系
- 问：BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系是什么？完全...
- 答：这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络 属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网...
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2016-06-22
回答者: 流星寒冰
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人工神经网络和遗传算法的异同
- 问：人工神经网络Artifical Neural Network 遗传算法Genetic Algorithm
- 答：神经网络是根据实际输出和期望输出的差值来调整权重，最终使输出接近期望输出。遗传算法是根据假设不停地进化，最终使假设变成真实值。他们都是可以达到最终的决策目的。
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2013-10-17
回答者: 317461087ain
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hopfield神经网络和遗传算法的不同点
- 答：但两者不同，遗传算法是每一代是一个种群，而hopfield是一个个体。遗传算法每一代允许更差的情况，有助于跳出局部最成。而hopfield每次能量都是下跌的，有贪婪算法的味道 ，一般不能跳出局部最优。这样。《神经网络之家》
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2016-05-17
回答者: 山楂大饼
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神经网络和遗传算法有什么关系
- 答：遗传算法是一种智能优化算法，神经网络是人工智能算法的一种。可以将遗传算法用于神经网络的参数优化中。
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2017-06-01
回答者: CCY1824
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遗传算法和神经网络哪个好学
- 答：遗传算法好学。1、原理简单：遗传算法的原理相对简单，容易理解，而神经网络的原理相对复杂，需要一定的数学和计算机知识。2、应用范围：遗传算法的应用范围广泛，可以应用于各种优化问题，而神经网络的应用范围有限，主要适用于解决分类、回归、聚类等问题。
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2023-12-02
回答者: 173******37
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神经网络算法 遗传算法 模糊算法 哪个好
- 答：神经网络不能说是一种算法，它是一种数学网络结构，各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。神经网络适用于非线性系统，可用于难以用数学表达式来描述的系统。遗传算法在全局寻优问题上效果很好，因其收敛速度较快，且不易陷入局部极小点。其中实数编码法适合与神经网络结合，例如GA-BP神经网络。
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2016-11-27
回答者: meng2235
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遗传神经网络识别原理
- 答：遗传识别是遗传算法+神经网络的一种新兴的寻优技术,适合于复杂的、叠加的非线性系统的辨识描述。神经网络算法是当前较为成熟的识别分类方法,但网络权值的训练一直存在着缺陷。为此结合具体应用,在对遗传算法进行改进的基础上,本文采用了一种基于遗传学习权值的神经网络识别方法,并取得了较好的效果。 尽管常规遗传算法是稳...
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2020-01-20
回答者: 中地数媒
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什么是蚁群算法,神经网络算法,遗传算法
- 问：还有什么算法啊 我们的数学老师我就是看不惯他 总是吹牛 吹了半天之自己...
- 答：蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。神经网络 思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（...
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2011-03-30
回答者: 1011599823
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常见的交通量预测方法有哪些
- 答：1. 遗传算法 遗传算法是受达尔文自然进化理论启发的启发式搜索算法。它包括初始化、个体评价（计算适应度函数）、选择运算、交叉运算和变异运算。2. 神经网络 神经网络是模仿人脑思维方式的一种算法，它是一个非线性动力学系统，具有信息分布式存储和并行协同处理的特点。简单来说，神经网络利用算法模拟人类...
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2024-06-02
回答者: 唔哩生活
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遗传算法求解?
- 问：遗传算法是一类模拟生物进化的智能优化算法，它是由J.H.Holland于六十年...
- 答：这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。(2)参数化编码法 参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生...
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2013-12-03
回答者: 知道网友
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