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遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码

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遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码 遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码 GreenSim http://blog.sina.com.cn/greensim  2008-11-15 10:02:02 题目:遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码 遗传算法优化神经网络有两种情况,一种是把遗传算法用于神经网络的训练,充 分利用遗传算法全局搜索的特性,得到一个初始的权值矩阵和初始的阈值向量, 再用其它训练算法(如BP算法),得到最终的神经网络结构,另外一种情况,则 是把训练好的神经网络作为黑箱函数,用遗传算法搜索该黑箱函数的最大值。本 ...
遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码
遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码 GreenSim http://blog.sina.com.cn/greensim  2008-11-15 10:02:02 题目:遗传算法优化神经网络黑箱函数通用MATLAB源码 遗传算法优化神经网络有两种情况,一种是把遗传算法用于神经网络的训练,充 分利用遗传算法全局搜索的特性,得到一个初始的权值矩阵和初始的阈值向量, 再用其它训练算法(如BP算法),得到最终的神经网络结构,另外一种情况,则 是把训练好的神经网络作为黑箱函数,用遗传算法搜索该黑箱函数的最大值。本 源码由GreenSim团队原创,转载请注明,有意购买源码或代写相关程序,请与 GreenSim团队联系(主页http://blog.sina.com.cn/greensim)。 function [Yp,Xp,LC1,LC2]=MYGA(bpnet,M,N,Pm,LB,UB,XX,YY) %% % GreenSim团队原创作品,转载请注明 % Email:greensim@163.com % GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim % [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→ [url=http://blog.sina.com.cn/greensim]http://blog.sina.com.cn/greensim [/url][/color] %% 输入参数列 %  bpnet 训练好的神经网络 %  M     遗传进化迭代次数 %  N     种群规模(取偶数) %  Pm    变异概率 %  LB    决策变量的下边界,1×5 %  UB    决策变量的上边界,1×5 %  XX    原始训练数据的输入部分 %  YY    原始训练数据的输出部分 %% 输出参数列表 %  Yp    最优个体对应输出值 %  Xp    最优个体,1×5 %  LC1   收敛曲线1,各代最优个体适应值的 %  LC2   收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录 %% --------------------------------------------------------------- %第一步:变量初始化 LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1 LC2=LC1;%收敛曲线2 %第二步:随机产生初始钟群 farm=zeros(N,5); for i=1:N GreenSim 页码,1/3 2009-03-31http://blog.sina.com.cn/main_v5/ria/print.html?blog_id=blog_4b4254...     for j=1:5         farm(i,j)=(UB(j)-LB(j))+B(j);     end end counter=0;%设置迭代计数器 while counter=f2             farm(i,:)=FARM(Ser(2*i-1),:);             fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));         else             farm(i,:)=FARM(Ser(2*i),:);             fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));         end     end     %记录最佳个体和收敛曲线     maxfitness=max(fitness);     meanfitness=mean(fitness);     LC1(counter+1)=maxfitness;%收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录 页码,2/3 2009-03-31http://blog.sina.com.cn/main_v5/ria/print.html?blog_id=blog_4b4254...     LC2(counter+1)=meanfitness;%收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录     pos=find(fitness==maxfitness);     Xp=farm(pos(1),:);     Yp=maxfitness;     %第五步:变异     for i=1:N         if Pm>rand&&i~=pos(1);%变异概率为Pm             X=farm(i,:);             p1=unidrnd(5);             farm(i,:)=X;         end     end     counter=counter+1;     disp(counter); end 欢迎访问GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→ [url=http://blog.sina.com.cn/greensim]http://blog.sina.com.cn/greensim [/url][/color] 本文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b4254430100c5sg.html 所属分类:杂谈 相关评论: 阅读次数: GreenSim 总访问次数: 页码,3/3 2009-03-31http://blog.sina.com.cn/main_v5/ria/print.html?blog_id=blog_4b4254...
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