MATLAB神經網絡（3） 遺傳算法優化BP神經網絡——非線性函數擬合
3.1 案例背景 遺傳算法（Genetic Algorithms）是一種模擬自然界遺傳機制和生物進化論而形成的一種並行隨機搜索最優化方法。 其基本要素包括：染色體編碼方法、適應度函數、遺傳操作和運行參數。 非線性函數：$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 ...
原文：MATLAB神經網絡（4） 神經網絡遺傳算法函數極值尋優——非線性函數極值尋優
. 案例背景 y x x . 模型建立 神經網絡訓練擬合根據尋優函數的特點構建合適的BP神經網絡，用非線性函數的輸入輸出數據訓練BP神經網絡，訓練后的BP神經網絡就可以預測函數輸出。遺傳算法極值尋優把訓練后的 BP 神經網絡預測結果作為個體適應度值，通過選擇 交叉和變異操作尋找函數的全局最優值及對應輸入值。 網絡結構： 訓練數據： ，測試數據： . 編程實現 基於神經網絡遺傳算法的系統極值尋優 ...
2020-02-18 22:32 0 1733 推薦指數：
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