Advertisement

基于蜣螂优化算法(DBO)的BP网络改进

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于蜣螂优化(Discrete Beetle-Flies Optimization, DBO)算法改进的BP神经网络模型。通过引入DBO算法优化BP网络中的权重和阈值，提升了神经网络的学习效率与分类精度，在多个数据集上验证了该方法的有效性和优越性。 蜣螂优化算法是一种新兴的群智能优化算法，非常适合撰写文章，并且经过测试证明其效果良好，性能优越。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于蜣螂优化算法(DBO)的BP网络改进
    优质
    本研究提出了一种基于蜣螂优化(Discrete Beetle-Flies Optimization, DBO)算法改进的BP神经网络模型。通过引入DBO算法优化BP网络中的权重和阈值，提升了神经网络的学习效率与分类精度，在多个数据集上验证了该方法的有效性和优越性。 蜣螂优化算法是一种新兴的群智能优化算法，非常适合撰写文章，并且经过测试证明其效果良好，性能优越。
     
  • 基于蜣螂优化算法(DBO)的SVM优化方法
    优质
    本研究提出了一种基于蜣螂优化算法（DBO）的SVM参数优化方法，旨在提高支持向量机模型的预测性能和泛化能力。 蜣螂优化算法（DBO）能够有效地优化支持向量机（SVM），适用于分类或预测任务，并且该算法是今年新提出的，非常实用，值得推荐并在论文中应用。
     
  • 基于蜣螂优化算法(DBO)的函数寻优方法
    优质
    本研究提出了一种基于蜣螂行为的新型DBO算法，用于解决复杂的函数优化问题，展示了其高效性和广泛的应用潜力。 蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）是由Jianka Xue 和 Bo Shen 在2022 年提出的一种新型群体智能优化算法。该算法的灵感来源于蜣螂的行为，包括滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖等。DBO 算法在全局探索与局部开发之间取得了良好的平衡，因此具有快速收敛和高准确率的特点，能够有效解决复杂的寻优问题。本段落将详细介绍该算法的工作原理及其程序实现方法。
     
  • 改良蜣螂算法（DBO）的Matlab代码
    优质
    本简介提供了一种基于改良蜣螂优化算法(DBO)的Matlab实现代码。该算法旨在提高搜索效率和寻优能力，适用于解决各类复杂优化问题。 蜣螂优化算法是一种新型的群智能优化方法，具有良好的效果，适合用于研究论文，并且经过测试证明其有效性。
     
  • 蜣螂优化算法.rar
    优质
    简介：本资源为蜣螂优化算法的相关研究与应用代码集锦，旨在提供一个平台供学者及工程师参考学习该仿生智能优化算法。 蜣螂优化算法是近年来提出的一种新型群智能优化算法（2022年底发布），相关文章和代码已经公开。该算法结合自身课题进行研究具有很高的推荐价值，实际应用中显示出非常优秀的优化效果。
     
  • 基于MATLAB的DBO-BP蜣螂算法优化BP神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究采用MATLAB实现了一种结合DBO蜣螂搜索算法与BP神经网络的混合模型，专为多输入单输出的回归预测问题设计。通过优化BP网络权重和阈值，该方法显著提升了预测精度，并提供了完整的源代码及实验数据以供参考学习。 MATLAB实现DBO-BP多输入单输出回归预测（完整源码和数据）：使用蜣螂算法优化BP神经网络进行多输入回归预测，数据包含两个特征的输入和一个变量的输出。程序乱码可能是因为版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • Python版本的蜣螂优化算法
    优质
    本简介介绍了一种基于自然界的蜣螂行为的新型优化算法，并提供了其在Python编程语言中的实现方式和应用实例。该算法适用于解决各种复杂的优化问题。 蜣螂优化算法是在2022年年底提出的一种最新的群智能优化算法，非常适合用于发表论文。
     
  • 改进的XGBoost分类预测通过DBO-XGBoost蜣螂优化算法（含Matlab完整源码和数据）
    优质
    本研究提出了一种基于DBO-XGBoost蜣螂优化算法改进的XGBoost分类预测模型，提供包含Matlab完整源码及数据集。 1. 本段落介绍如何使用Matlab实现DBO-XGBoost蜣螂优化算法来优化XGBoost分类预测，并提供完整的源码和数据。 2. 输出包括对比图、混淆矩阵图以及预测准确率，要求运行环境为Matlab2023及以上版本。 3. 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数；程序结构清晰且注释详尽。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业学生的课程设计、期末作业和毕业项目。 5. 作者简介：该博主在博客专家认证中被评为机器学习领域创作者，并位列2023年博客之星TOP50。其主要工作内容涉及机器学习与深度学习中的时序分析、回归预测、分类算法、聚类及降维等领域，致力于提供程序设计和案例研究的指导。作者在Matlab和Python算法仿真方面拥有八年的工作经验，有更多需求可直接联系博主获取相关资源和服务。
     
  • 基于蜣螂算法的函数优化Matlab代码
    优质
    本项目提供了一种利用蜣螂算法进行函数优化的Matlab实现。通过模拟蜣螂求食行为，该算法适用于解决复杂函数优化问题，展示出高效寻优能力。 蜣螂优化（Dung Beetle Optimizer, DBO）算法是在2022年11月27日提出的，大家可以计算一下从提出到现在已经过去了多久时间。该算法是由东华大学的沈波教授团队开发的一种全新的群智能优化方法。虽然大家可能对这个团队不太熟悉，但相信麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）一定很耳熟，著名的SSA就是由他们提出的。昨天我仔细阅读了原始参考文献，并编码实现了这个算法，应该说它的收敛性能非常优越！这里提供了一个包含多个测试函数的蜣螂优化算法Matlab代码，可以将其应用于自己需要的问题模型中的单目标函数。蜣螂优化算法在函数寻优方面表现得非常好，不仅能够快速收敛，在找到更优值的能力上也优于其他智能优化方法。
     
  • 【无线传感器网络覆盖优化】蜣螂算法DBO的应用及MATLAB实现【附源码 3567期】.zip
    优质
    本资源介绍了一种基于蜣螂优化(DBO)算法在无线传感器网络中的应用，探讨了如何通过该算法提升网络覆盖效率，并提供了详细的MATLAB实现代码和示例。适合研究与学习使用。 《蜣螂算法在无线传感器网络覆盖优化中的应用》 无线传感器网络（WSNs）在环境监测、军事侦察、工业自动化等领域有着广泛的应用。然而，由于资源有限及节点分布随机等问题，其中的覆盖优化成为关键挑战之一。有效的覆盖策略能够确保网络监控效能最大化，并降低能量消耗以延长网络寿命。本段落将深入探讨如何利用蜣螂算法（DBO）解决这一问题，并通过Matlab源码进行详细解析。 一、无线传感器网络覆盖优化问题 WSN覆盖优化的主要目标是合理布置传感器节点，使覆盖区域达到最大值，同时考虑节点间的通信距离和能量消耗。在实际应用中，还需考虑到避免覆盖空洞以及减少重叠覆盖等复杂因素。因此，该过程不仅需要建立数学模型，还需要高效的求解算法。 二、蜣螂算法简介 蜣螂算法是一种新型的生物启发式优化方法，灵感来源于蜣螂寻找食物的行为模式。它通过模拟蜣螂在滚动粪球过程中探索和搜索全局最优位置的方式进行问题解决。其核心包括滚动操作与探索操作两部分：前者用于局部优化，后者有助于跳出局部最优解以达到全局最优点。 三、DBO算法在WSN覆盖优化中的应用 1. 建立数学模型: 需要构建一个描述WSN覆盖优化的数学框架, 如通过布尔函数表示每个节点的覆盖情况，并考虑能量消耗和通信范围限制等因素。 2. 初始化种群：根据问题规模设置一定数量的初始解，每一个解代表一种传感器布局方式。 3. 滚动操作: 仿照蜣螂滚动粪球的行为对每一种布置方案进行迭代更新以优化局部结构并提高整体覆盖效果。 4. 探索操作: 在执行滚动操作的同时引入随机性让部分解决方案有机会尝试新的位置，从而避免陷入局部最优解。 5. 更新策略：依据滚动和探索的结果来调整种群中的布局方式，并保留优秀的配置方案。 6. 终止条件：当达到预定的迭代次数或满足其他停止准则时选择当前最佳结果作为最终覆盖优化成果。 四、Matlab源码解析 本段落提供的Matlab代码实现了上述DBO算法在WSN覆盖优化问题上的应用。该程序主要包括以下几部分： 1. 参数设置: 定义了问题规模、种群大小及迭代次数等参数。 2. 初始化：生成初始解，即随机分布的传感器节点位置。 3. DBO核心实现：滚动和探索操作的具体步骤，包括计算覆盖质量以及更新节点位置等内容。 4. 循环迭代：根据设定条件重复执行DBO算法的核心部分直至满足终止标准为止。 5. 结果输出: 输出最优解即最佳的传感器布局方案。 五、总结 通过将蜣螂算法应用于无线传感器网络中的覆盖优化问题，可以获得更加有效的节点布置策略从而提高网络覆盖效率并减少不必要的能量损耗。本段落提供的Matlab源码为理解和学习DBO算法提供了一个直观实例，并且对于科研人员和工程师而言是一个很好的实践资源。在实际应用中可以根据具体场景调整相关参数以获得最佳的优化效果。