遗传算法与神经网络

摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式. 本文在此基 础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权 值和

遗传算法优化神经网络算法，直接输入训练数据和测试数据就可以，

主要介绍退火遗传算法优化BP神经网络代码，实现优化功能

基于神经网络和遗传算法的小游戏 vc6.0 编译通过 关键代码有注释 里面有使用说明

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。

GABP，遗传算法优化神经网络（BP)进行预测，优化前后对比，可套用在其它模型。

神经网络结构为8-17-1,用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,因神经网络预测结果的随机性,导致优化后的神经网络和优化前效果差不多。

结合遗传算法实现的神经网络实现方法,该资源是c++程序。

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针对bp算法学习效率低、收敛速度慢, 以及易陷入局部最优等缺点, 提出了一种新型的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法—遗传算法, 并论述了它在bp神经网络中权值优化的问题.