神经网络参数优化算法,神经网络参数优化方案

《matlab神经网络30个案例分析》第13章的SVM参数优化用的是什么方法? 代码如下

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

跪求bp神经网络输入层16个，输出层6个。关于爆破参数优化的源程序，谢谢大家。 30

文案狗。

%% BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)global S1 %隐层节点数，自己设置net=newff(minmax(p),[S1,6],{'tansig','purelin'},'trainlm');net.trainParam.epochs=1000;=0.00001;=0.01;net.trainParam.showWindow = false; %阻止训练窗口的弹出net.trainParam.showCommandLine = false; %阻止训练窗口的弹出net=train(net,p,t);Out=sim(net,p_test);end样本p和t自己准备好，一列为一个样本，归一化后，输入其中进行训练。

在BP网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。

为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。

研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层的节点数有关，更与需解决的问题的复杂程度和转换函数的型式以及样本数据的特性等因素有关。

遗传算法为什么可以优化bp神经网络？

粒子群算法优化RBF神经网络一般优化的是权值、阈值。单单的优化平滑参数spread可以吗? 10

关于神经网络，蚁群算法和遗传算法

神经网络并行性和自适应性很强，应用领域很广，在任何非线性问题中都可以应用，如控制、信息、预测等各领域都能应用。蚁群算法最开始应用于TSP问题，获得了成功，后来又广泛应用于各类组合优化问题。

但是该算法理论基础较薄弱，算法收敛性都没有得到证明，很多参数的设定也仅靠经验，实际效果也一般，使用中也常常早熟。遗传算法是比较成熟的算法，它的全局寻优能力很强，能够很快地趋近较优解。

主要应用于解决组合优化的NP问题。这三种算法可以相互融合，例如GA可以优化神经网络初始权值，防止神经网络训练陷入局部极小且加快收敛速度。

蚁群算法也可用于训练神经网络，但一定要使用优化后的蚁群算法，如最大-最小蚁群算法和带精英策略。

遗传算法优化bp神经网络，训练好后，做预测会更加准确？求大神告知！

最近在做概率神经网络的参数优化，就是平滑因子的优化，不知道有哪个大神有程序能帮帮我？ 20

想问一下，蚁群算法如何优化神经网络，最好能给一个matlap程序

蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。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。

程序已经上传到附件，手机看不到附件请用电脑下载。可以告诉你，这个程序内部有错，但是参考价值依然很大，因为大部分代码可以重用。我搞过蚁群算法，其实这个算法非常吃参数，如果参数不协调，效果很差。

建议你换种算法。