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基于 MATLAB 的遗传算法优化神经网络

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面对较复杂的非线性系统问题时,由于 BP 网络设置的初始权值依赖设计者的经验和样本空间的反复试验,容易产生收敛速度慢、网络不稳定以及陷入局部最优等一系列问题.将 BP 神经网络算法与遗传算法结合,理论上可以对任意非线性系统进行映射,并且得到全局最优的效果,从而形成一种更加有效的非线性反演方法。本场 Chat 中遗传算法对 BP 神经网络进行如下优化,话题将从遗传算法,BP 神经网络两部分分别开始,主要进行 BP 神经网络应用的快速实用入门,学完之后能够学会调用 GA_BP 算法处理数据。

本场 Chat 主要内容:

  • BP 神经网络的原理;
  • 遗传算法引入;
  • GA_BP 示范代码解读。
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