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(粉丝对话一对一)如何改进智能算法优化BP神经网络实现数据预测分类
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(粉丝对话一对一)详细讲解如何改进智能算法优化BP神经网络实现数据预测分类 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
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