MATLAB神经网络（3） 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
3.1 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：$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 ...
原文：MATLAB神经网络（4） 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
. 案例背景 y x x . 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络，用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络，训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值，通过选择 交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值。 网络结构： 训练数据： ，测试数据： . 编程实现 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 ...
2020-02-18 22:32 0 1733 推荐指数：
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秒懂神经网络---你还不懂遗传算法？？？？ 一、总结 一句话总结： 书+视频的学习方式：不要单书也不要单视频 遗传算法就是通过模拟生物中的选择、交配、突变来实现优胜劣汰，以找到最优解 1、遗传算法的本质是什么？ 生物学：优胜劣汰适者生存 算法：通过模拟生物中的选择、交配、突变 ...