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时间: 2023-08-31 17:12:20 浏览: 57
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相关问题
GA-PSO-BP神经网络matlab代码
GA-PSO-BP神经网络是一种结合了遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)和反向传播算法(BP)的神经网络模型。它通过遗传算法和粒子群优化算法对神经网络的权重和阈值进行优化,从而提高神经网络的性能。
以下是GA-PSO-BP神经网络的MATLAB代码示例:
```matlab
% 设置神经网络参数
inputSize = 4; % 输入层节点数
hiddenSize = 5; % 隐含层节点数
outputSize = 3; % 输出层节点数
% 初始化GA-PSO-BP神经网络
net = newff(minmax(inputs), [hiddenSize, outputSize], {'tansig', 'purelin'});
net.trainFcn = 'traincgp'; % 使用CGP训练函数
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
% 设置遗传算法参数
gaOptions = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100);
% 设置粒子群优化算法参数
psoOptions = psooptimset('SwarmSize', 50, 'MaxIterations', 100);
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, inputs, targets, [], [], [], 'useParallel', 'yes', 'useGPU', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes', 'showResources', 'yes');
% 测试神经网络
outputs = sim(net, inputs);
% 输出训练结果
disp(outputs);
% 相关问题:
1. 什么是遗传算法?
2. 什么是粒子群优化算法?
3. 什么是反向传播算法?
4. 如何选择神经网络的参数?
5. 还有其他的神经网络优化算法吗?
```
python-bitcoin
python-bitcoin-blockchain-parser是一个python 3库,它为bitcoind存储的原始数据提供了一个解析器。它具有许多特性,包括检测输出类型、检测输出中的地址、解释脚本、支持SegWit和有序块等。最大的变化是它使用rpc连接而不是调用bitcoin-cli二进制文件,并添加了更多内容。使用python-bitcoin-blockchain-parser,您可以生成漂亮的图形来展示比特币区块链的数据。请注意,如果您使用的是CGP,您可以使用自定义插件来控制颜色/命名方案。
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