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讲师介绍

  • 大学三级数学教授,现已退休。主要研究方向:信号与图像处理,科技算法应用与程序开发(小波分析、经验模态分解、卡尔曼滤波、神经网络、非局部均值滤波,傅里叶变换、最小二乘法,等)。

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    内容简介】《遗传算法优化神经网络与应用和MATLAB程序详解视频》共10章98节视频,总学时993分钟,合16.6小时。主要内容包括:BP神经网络算法工具箱三个函数功能与语法,BP神经网络算法应用于非线性函数拟合与预测问题,遗传算法三个算子与函数ga功能及语法,遗传算法应用于寻求多个极值点的最小值解问题,遗传算法优化BP神经网络算法流程与3个模块与程序分析,遗传算法优化BP神经网络算法求解拟合及预测问题,遗传算法优化BP神经网络算法分析自己实际数据与程序通用,GAOT工具箱函数处理GA优化BP分析预测及识别应用问题,神经网络遗传算法求解无目标函数表达式的优化问题。全部提供MATLAB代码程序和PPT课件。提供辅导答疑。



    第一章  遗传算法优化BP神经网络算法讲课内容与慎拍说明
    1、0.1_算法8类全面了解和利用MATLAB程序开讲说明(39分钟,网络上免费“试看”)
        2、0.2_店主预言必告必读 (4分钟,网络上免费“试看”)
    3、GB1_1视频讲些什么与干些什么等问题说明(9分钟,网络上免费“试看”)
    4、GB1_2使用GAOT函数求解光电探位器预测位置及肿瘤诊断识别(9分钟,网络上免费“试看”)
    5、GB1_3学习建议与慎拍或不拍情况说明(9分钟,网络上免费“试看”)
    第二章  BP神经网络算法工具箱三个函数功能与语法
    6、GB2_1BP神经网络拓扑结构及网络训练步骤(22分钟)
    7、GB2_2BP神经网络流程3个步骤及优缺点简介(12分钟)
        8、GB3_1BP工具箱函数newff功能及语法与程序(16分钟,有程序)
    9、GB3_2BP工具箱函数train和sim功能及语法与程序分析(20分钟,有程序)
    10、GB4_1Train工具箱开启与网络输入输出隐含层结构显示(8分钟,有程序)
    11、GB4_2工具箱算法及迭代过程与plot绘图(9分钟,有程序)
    12、GB4_3工具箱显示的参数调整与程序命令实现(7分钟,有程序)
    第三章  BP神经网络算法应用于非线性函数拟合与预测问题
    13、GB5_1非线性建模原始数据解读及随机排序与训练数据归一化处理(28分钟,有程序)
    14、GB5_2BP网络非线性建模网络构建及训练与预测输出及其反归一化处理(14分钟,有程序)
    15、GB5_3拟合预测显示与误差分析及5个重要关系问题(32分钟,有程序网络上免费“试看”)
    16、GB5_4BP网络非线性建模拟合数学原理与工程实际问题建模详细步骤(25分钟,有程序)
    17、GB5_5BP网络工具箱中网络结构算法参数及绘图等解读与总结(25分钟,有程序)
    第四章  遗传算法三个算子与函数ga功能及语法
    18、GB6_1智能优化算法与基本遗传算法基本概念及概论(37分钟)
    19、GB6_2基本遗传算法选择交叉变异算子及其特点与总结(30分钟)
    20、GB7_1MATLAB自带遗传算法ga功能及其语法(10分钟,有程序,网络上免费“试看”)
    21、GB7_2ga语法续及适应度函数fitnessfcn功能及GA3方式 (10分钟,有程序)
    22、GB7_3GA程序分析与2种运行方式及演示(10分钟,有程序)
    23、GB7_4GA工具箱简介及思考3题与总结(7分钟,有程序)
    第五章  遗传算法应用于寻求多个极值点的最小值解问题
    24、GB8-1给定目标函数表达式的遗传算法求解最小值程序(9分钟,有程序)
    25、GB8-2有多个极值点的非线性函数用GA寻求最优解及程序(9分钟,有程序)
    26、GB8-3思考5题再加2题及总结(6分钟,有程序)
    第六章  遗传算法优化BP神经网络算法流程与3个模块与程序分析
    27、GB9_1遗传算法优化BP网络流程与模块一功能(9分钟)
    28、GB9_2GA优化BP网络模块二与模块三功能及思考5题(7分钟)
    29、GB10_1模块一中数据处理及网络结构层数与newff语法(8分钟,有程序)
    30、GB10_2MATLAB程序实现模块一功能及详解分析 (8分钟,有程序,网络上免费“试看”)
    31、GB10_3程序留意或者可以改动之处及思考3题(10分钟,有程序)
    32、GB11_1模块二功能介绍及GA用4个参数设置(7分钟,有程序)
    33、GB11_2适应度函数fun来源及程序功能分析 (10分钟,有程序)
    34、GB11_3GABP_ZHY寻优函数功能及其参数含义及最优个体(8分钟,有程序)
    35、GB11_4模块二的程序详解及最优个体与适应度值显示(7分钟,有程序)
    36、GB12_1模块三功能及GA最优个体分解成权值和阈值(8分钟,有程序)
    37、GB12_2训练函数train和仿真函数sim及误差分析(10分钟,有程序)
    38、GB12_3模块三程序详解分析与总结(8分钟,有程序)
    第七章  遗传算法优化BP神经网络算法求解拟合及预测问题
    39、GB13_1GA优化BP网络模块一构架网络结构功能及程序再分析(9分钟,有程序)
    40、GB13_2GA优化BP网络模块二优化权值和阈值功能及程序再分析(8分钟,有程序)
    41、GB13_3GA优化BP网络模块三最优个体结构分解权值阈值及程序再分析(9分钟,有程序,网络上免费“试看”)
    42、GB13_4GA优化BP网络算法及应用题型扩展与总结(10分钟,有程序)
    第八章  遗传算法优化BP神经网络算法分析自己实际数据与程序通用
    43、GB14_1两个算法对比内容介绍及调入数据分析与处理(10分钟,有程序)
    44、GB14_2BP网络和GA优化BP网络分别求解拟合预测问题(8分钟,有程序)
    45、GB14_3GB5程序脚本转成函数的做法及其语法(7分钟,有程序)
    46、GB14_4BP预测误差函数及寻找最优个体函数与sim预测函数使用语法(9分钟,有程序)
    47、GB14_5两个算法的误差分析及思考7个问题讲解(10分钟,有程序)
    48、GB15_1自己实际数据的导入及显示和随机分解等处理(10分钟,有程序)
    49、GB15_2生成零均值且已知方差的高斯白噪声加入输入数据(8分钟,有程序)
    50、GB15_3BP网络预测函数BP_ZHY的规范化及预测结果显示(7分钟,有程序)
    51、GB15_4GABPbestchrom和优化网络预测函数GABPsim语法与功能(9分钟,有程序)
    52、GB15_5GA优化BP网络预测及预测误差的图形显示解读(10分钟,有程序)
    53、GB15_6实用方案2个及程序运行结果显示与时间记录(10分钟,有程序)
    54、GB15_7程序必改与可改之处及应用问题扩展(8分钟,有程序)
    55、GB16_1自己2x1模式数据分析及随机化调整顺序(7分钟,有程序)
    56、GB16_2用BP和GA优化BP的网络预测及预测误差与数据记录(9分钟,有程序)
    57、GB16_3数据1x1模式下BP及优化BP的预测输出与误差对比(8分钟,有程序)
    58、GB16_4两个算法的预测及误差对比图和运行时间及均方误差(6分钟,有程序)
    59、GB16_5数据2x2模式下的2个算法的网络预测结果对比分析(7分钟,有程序)
    60、GB16_6数据7x3模式下的2算法程序通用性验证通过(8分钟,有程序)
    61、GB16_7程序及应用问题与算法的更多扩展思路(10分钟,有程序)
    62、GB17_1两种算法求解识别分类问题及实际数据解读与显示(10分钟,有程序)
    63、GB17_2识别分类问题及分类标识与识别准则及程序改动(10分钟,有程序)
    64、GB17_3BP网络识别函数及分类结果和识别正确率(10分钟,有程序)
    65、GB17_4GA优化BP网络识别程序及分类结果显示(8分钟,有程序)
    66、GB17_5两个算法的识别结果及建模时间和正确率比较(6分钟,有程序,网络上免费“试看”)
    67、GB17_6数据随机化处理及参数设置与隐含层数优化(9分钟,有程序)
    68、GB17_7两个网络识别函数及算法对比数值指标(7分钟,有程序)
    69、GB17_8识别应用问题及分类器介绍与视频总结(9分钟,有程序)
    第九章  GAOT工具箱函数处理GA优化BP分析预测及识别应用问题
    70、GB18_1光电位置探测器问题及论文数据复制粘贴(10分钟,有程序)
    71、GB18_2论文算法流程与步骤及BP网络程序简析(7分钟,有程序)
    72、GB18_3BP网络算法程序校正PSD位置及其校正误差(9分钟,有程序)
    73、GB18_4适应度及编解码函数与初始化种群函数语法(10分钟,有程序)
    74、GB18_5GAOT优化函数ga的输入与输出变量及其含义(7分钟,有程序)
    75、GB18_6GA优化BP网络程序及得到最优个体(9分钟,有程序)
    76、GB18_7GA优化BP网络的预测结果及误差和2法结果对比(10分钟,有程序)
    77、GB18_8影响均方误差因素有隐含层节点数及种群大小(6分钟,有程序)
    78、GB18_9优选隐含层节点数的程序及图形显示解读(10分钟,有程序)
    79、GB18_10程序结构分析及留意可改之处(10分钟,有程序)
    80、GB18_11隐含层点数的优选结果显示解读与有关语句注释(10分钟,有程序)
    81、GB18_12思考6个问题与视频重点内容总结(10分钟,有程序)
    82、GB19_1肿瘤数据分析及降维建模必要性(7分钟,有程序)
    83、GB19_2程序统计肿瘤数据及数据随机排序又归一化(10分钟,有程序)
    82、GB19_3单BP网络利用30个自变量建模仿真的分类结果(10分钟,有程序)
    85、GB19_4优选自变量原理及降维方案与编码结构(9分钟,有程序)
    86、GB19_5优选变量编解码函数de_code与适应度计算(9分钟,有程序)
    87、GB19_6优化函数ga输出找到主要自变量(10分钟,有程序)
    88、GB19_7用降维数据再GA优化BP建模仿真与结果对比分析(10分钟,有程序)
    89、GB19_8gaot加入路径及程序留意之处注释(8分钟,有程序)
    90、GB19_9新数据集提取与程序自己使用事项(5分钟,有程序)
    91、GB19_10为什么与怎样降维及降维方法介绍和模型名称(10分钟,有程序)
    92、GB19_11实际问题再分析及两个算法对比指标(6分钟,有程序)
    第十章  神经网络遗传算法求解无目标函数表达式的优化问题
    93、GB20_1神经网络遗传算法求解无目标函数表达式的优化问题(8分钟,有程序)
    94、GB20_2目标函数及数据处理方法与个体适应度值fun (9分钟,有程序)
    95、GB20_3BP得到网络结构与GA寻找最优个体的程序分析(10分钟,有程序)
    96、GB20_4最优解及最优值等记录结果与程序留意之处(10分钟,有程序)
    97、GB20_5神经网络遗传算法逻辑分析及应用扩展方向(10分钟,有程序)
    98、GB20_6神经网络遗传算法内容总结及全视频内容简介(8分钟,有程序,网络上免费“试看”)
     
    五、附件及参考文献
    附件1_必先看_遗传算法优化BP神经网络及MATLAB程序视频习指导.doc
    附件2_遗传算法优化BP神经网络m程序文件.rar
    附件3_遗传算法优化BP神经网络PPT课件.ppt


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