（本科研究生水论文）最全智能算法优化BP改进策略讲解（非洲秃鹫算法融合天鹰算法优化BP）（PSOBPvsIHAOAVOABPvsAOBPvsAVOABP））

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智能算法改进方式：
1.初始化种群：
a.混沌映射（23种cubic,cricle,tent）（数学非线性微分方程没解析解图形描述解）
b.反对立学习/复合策略反对立学习（cobl）
c.Levy飞行
d.最优拉丁超立方/拉丁超立方（LSH）（统计上）
e.Sobel序列（滤波）
 f.方形领域拓扑结构
g.无线折叠混沌
2.个体迭代更新变异
a.量子行为（QPSO）
b.双样本学习
c.自适应t分布（tfgssa）
d.正余弦优化（SCLSSA）
e.高斯
f.随机游走
g.levy(ISSA)
h.布朗运动
i.等级制度
3.权重
a.自适应权重（CIWOA_BP）
b.螺旋更新
c.数学函数形式/非线性惯性权重
d.纵横交叉
e.拉普拉斯算子
g.FDB策略（适应度-距离平衡）
4.算法融合
a.A+B GA-PSO
b.把遗传算法的变异选择策略加到PSO(SCL_SSA)
(AO_AVOA)
c.ACO_GA_PSO
视频内容：
1.如何构成一篇文章（jiaru）(测试函数+BP)
2.智能算法改进方式：（算法融合，反对立学习，FDB策略）算法融合专题的。
3.改进策略和代码一一对应
4.如何用训练好的模型去预测数据（sim(net)）
智能算法优化BP神经网络改进
主要介绍了如何改进智能算法来优化BP神经网络。首先，讲者提到了将两种智能算法融合的方法，如G APS O、ACOGA等。接着，讲者以天鹰座算法和VOA算法为例，讲解了两种新的融合策略。然后，讲者介绍了改进策略，如符合对立学习和适应度距离平衡公式。最后，讲者以2万播放量和3.7万收藏的B站在上一期视频为例，展示了改进算法的优越性。
智能算法改进与融合策略
主要讲述了算法融合、改进策略和代码的11三个方面。首先，算法融合是一种改进方法，包括复合反对力学习、FDB策略等。其次，讲解者介绍了智能算法改进方式，如粒子群算法、天鹰座优化算法、AVOA等，并对比了不同算法的效果。最后，会议还讨论了如何根据应用背景、数据集来源和实验设置进行算法改进。
智能算法改进与融合专题
主要讲述了算法融合专题，包括智能算法的改进方式、初始化种群、个体迭代更新变异、权重、感觉方式和算法融合等方面的内容。同时，介绍了常见的算法改进方式，如对初始化种群的触发方式、个体迭代更新变异、权重、感觉方式和算法融合等。此外，还详细讲解了反对力学习的相关公式和代码实现。
反对力学习与混沌映射的探索
主要介绍了反对力学习、混合策略的反对性学习、COBL（COBL、LB、UB）算法融合改进等高级内容。同时，还提到了混沌映射、混沌运算、非线性微分方程等数学知识。此外，还介绍了反对立学习和对立学习的概念，以及一些新的改进方形连运top结构、安全领域拓扑、错误结构拓扑等。最后，提到了无限折叠混沌等高级混沌理论。
深度学习领域的新技术与发展
主要介绍了反对力学习、双样本学习、自CNT分布、正余弦优化等常见算法。同时，讲解了权重更新策略，包括螺旋更新、完全更新、数学函数形式等。此外，还介绍了FDB策略和MDB策略，以及适应度平衡和距离平衡策略。讲者强调，这些算法和策略对于改进算法非常有用，可以直接调用和实现。
智能算法的应用与策略解析
主要介绍了智能算法的调用、算法融合以及一些常见的策略。首先，通过函数调用，可以实现智能算法的功能。接着，详细讲解了FDB策略的原理和应用，并分享了如何调用利飞行。然后，介绍了算法融合的两种常见策略：指定A算法加B算法和相互穿插。最后，强调了每个算法都有自己的特色和阶段，如捕食阶段、螺旋上升阶段等。
智能算法的迭代与优化过程
主要讲述了种群初始化和个体更新的三个阶段，以及计算适应度和均值计算。同时，介绍了算法融合的改进方案，包括SC.SSA、郑云贤和SAA、A O和喂、天座优化和Er.天蝎座优化和非洲秃鹫优化等。此外，还提到了智能算法的三个主要步骤：初始化、策略和策略。最后，通过误差指标来评估改进算法的效果，如IHAOVO、AVOABP、PSOBP和AOBP等。
智能上网与预测分类的深度解析
主要讲述了适应度、预测分类和数据预测的相关内容。首先，适应度是初始化随机的，采用最小误差法，如IHOOBP和AOBP。其次，通过广告介绍BP神经网络智能上网、优优化BA神经网络的VIP代码付费群，可以获取永久更新的代码。此外，还介绍了多目标算法、路径规划优化等算法，以及如何使用训练的模型去预测数据。

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