遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
遗传算法基本的操作分为： 1.选择操作 2.交叉操作 3.变异操作 遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示： 遗传算法实现：遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉 ...
原文：MATLAB神经网络（3） 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
. 案例背景 遗传算法 Genetic Algorithms 是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法。 其基本要素包括：染色体编码方法 适应度函数 遗传操作和运行参数。 非线性函数： y x x . 模型建立 . . 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值，种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值，个体通过适应度函数计算个体适应度值 ...
2020-02-18 18:10 0 9123 推荐指数：
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