基于GA的BP改进算法，用遗传算法对BP 神经网络算法进行改进试用过 里面有数据是可以使用的...

关于求最值的delphi遗传算法源码，绝对可以用，调试通过，界面美观，由王小平书上的c代码改编所成，创建了一个ga类，向构造函数输入合适的参数就可以运算！-seek the most value on the delphi genetic algorithm source code can definitely use, debug, beautiful interface, Wang Xiaoping book adaptation of the c code by 10%, creating a ga category Constructors input to the appropriate Operational parameters can!

BP网络解决异或问题的实例，有初始值和最终结果的显示。本网络结构为三层BP网络，各层神经元个数可变，更改相关#define即可。（注释较详细，主函数中调用的函数和矩阵类都定义在文件function.h中）-BP network to solve XOR problem instance, there are initial values and final results are displayed. The BP network structure for the three-tier network of neurons in the number of floors variable, change the relevant# Define you. (Note more detailed, the main function calls the function and matrices are defined in the document in function.h)

模式识别k_means聚类算法。-kmeans clutering algorithm for Pattern Recognition

遗传算法，通过选择、交叉、变异求取函数最优解c程序简单实现，并拥有最优保存思想。-Genetic algorithm, selection, crossover and mutation to strike a function of the optimal solution c procedures are simple to achieve, and has saved the best idea.

多层权核k均值算法，原作者Yuqiang Guan，现在将他共享，与大家共同学习！-Multi-layer k-means algorithm for nuclear power, original author Yuqiang Guan, will now share him with everyone learning together!

遗传算法的一些经典程序收集-genetic algorithem2

股票选择的遗传算法-stock options Genetic Algorithm

神经网络BP网络的计算程序-neural networks the computational procedures

Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式――决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n―神经元总数 f（）--Sgn（） θi―神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。-Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. Mor

数据挖掘算法 chameleon算法源代码- Data mining algorithm chameleon calculates the law origin code