遗传算法优化BP神经网络---非线性函数拟合,matlab遍的

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传统的BP神经网络分类和拟合精度不高，很大原因取决于其初始化参数的随机性，导致网络陷入局部最优解或者无法拟合。本程序运用遗传算法初始化BP神经网络的参数，使网络的非线性拟合和分类精度更高。对于想要进行非线性拟合和分类却无法建立数学模型的小伙伴，通过该方法也是一个较好的办法。

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matlab中分段函数代码数字电路优化 作者：macasal和sgalella 用于设计和优化数字电路的进化算法的实现。 给定许多输入和目标输出，该算法将找到满足这些条件的逻辑电路。 遗传算法 我们的人口由不同的个体组成，分别对应于不同的回路。 这些电路是根据定义的适用性进行评估的。 在此问题的范围内，个人的适应度越高，将产生的解决方案越好。 为此，我们将考虑输出（电路是否产生正确的输出）以及组件的数量（逻辑门和连接的数量）。 适应度对应于分段定义的函数。 等于1 /（1 + hamming_distance ），当hamming_distance = 0时，最大适应度为1。 在创建了随机个体的初始种群之后，该算法具有三个不同的独特部分： 选择：根据适合情况选择最佳个人。 其余的将被丢弃。 重组：我们从最优秀的人那里产生后代。 人口规模保持不变。 变异：以一定的速率，我们对某些个体进行变异，以帮助系统逃脱局部极大值。 执行 该算法输出一个连通性矩阵，例如本段之后描述的矩阵。 连接矩阵对应于逻辑电路的编码。 该矩阵的大小为nInputs + nGates x nInputs + nGat

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