【Matlab智能算法】RBF神经网络-遗传算法(RBF-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
1.背景条件要求：对于未知模型（函数表达式未知）求解极值。条件：已知模型的一些输入输出数据。程序的示例是根据用神经网络遗传算法寻优非线性函数 y = x 1 2 + x 2 2 y = x_1^2+x_2^2y=x12+x22 的极值，输入参数有2个，输出参数有1个，易知函数有极小值0，极小值点为(...
【程序员必须掌握的算法】【Matlab智能算法】GRNN神经网络-遗传算法(GRNN-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
1.背景条件要求：对于未知模型（函数表达式未知）求解极值。条件：已知模型的一些输入输出数据。程序的示例是根据用神经网络遗传算法寻优非线性函数 y = x 1 2 + x 2 2 y = x_1^2+x_2^2y=x12+x22 的极值，输入参数有2个，输出参数有1个，易知函数有极小值0，极小值点为(...
【Matlab智能算法】BP神经网络-遗传算法(BP-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
目前关于神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数求极值的博客资源已经不少了，我看了下来源，最初的应该是来自于Matlab中文论坛，论坛出版的《MATLAB神经网络30个案例分析》第4章就是《神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优》。1.背景条件要求：对于未知模型（函数表达式未知）求解极...
[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
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