Matlab用贝叶斯计算BP网络神经源代码

用遗传算法优化的最小二乘支持向量机，简单易用，可移植性强，通用性好，程序特别的全

用遗传算法为 BP 神经网络优化权值，使网络具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极小点的困扰。遗传算法的全局搜索能力来弥补BP算法全局搜索能力不足，实例证明，这种预测模型比BP网络预测模型具有更高的精度。

matlab遗传代码工具箱设置使用GA的FOPID调谐器 利用遗传算法调整分数阶PID控制器，控制直流电机的转速。 GA文件夹中包含代码。 “结果和屏幕快照”文件夹包含调整和结果的快照。 Simulink_Models包含simulink模型 运行项目的步骤 打开matlab。 输入命令pathtool，然后添加FOPID-tuner-using-GA / GA / extall-fomcon-matlab-a3f77e8-ToolBOX文件夹。 打开文件pid_omtimzation。 从matlab文件夹中的应用打开优化工具箱。 在求解器选项中选择“遗传算法”选项，并将适应度函数设置为存储在结果和屏幕快照文件夹中的图像optimization_-toolbox-paramete-setting.png中显示的功能。 开始调整。 运行模拟模型的步骤 执行运行项目的第一步。 从simulink中的Simulink_Models文件夹中打开模型fractionalPID_with_dc_motor.slx。 运行模型之前，直流电动机的物理参数必须存在于工作空间中。 在工作空间中设置以下参

该代码是基于MATLAB编写的基于遗传算法优化的神经网络预测。该神经网络提供了五个隐层，输出包括预测值以及误差。

遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)都属于进化算法，用于优化计算时，可以帮助寻找问题的最优解。将遗传算法和粒子群算法应用到反射阵列设计中，大大缩减了设计周期并提高了反射阵列性能。按照该方法设计出的板子阵列在10 GHz的高频下仍能保持大角度的RCS在-20 dB以上，并可以根据实际要求进行灵活调整，加工实物后进行实测，实测结果和仿真结果具有很好的一致性。

用于特征选择任务的简单遗传算法（GA），可以选择潜在特征以提高分类精度。 说明了 GA 如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 ****************************************************** ****************************************************** **********************************

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麻雀算法优化BP网络数据

机器学习 直接改输入输出即可