该算法能优化神经网络的权值，加快网络收敛速度。
采用遗传算法优化RBF神经网络，其中包括优化RBF的拓扑结构，中心点和宽度
利用遗传算法，极值寻优，代码中设计很详细，具有很好的参考机制
内容概要：使用matlab语言编写的遗传算法和BP神经网络相结合的方法来实现电路参数的优化。其中，遗传算法用于寻找误差最小的参数，而BP神经网络作为代理电路模型进行参数估计。该方法包含模型文件和电路数
基于遗传算法的神经网络优化方法
matlab GAOT遗传算法工具箱优化神经网络
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
遗传算法 优化 BP神经网络 非线性函数 拟合
BP_神经网络的设计实例(MATLAB编程) 利于新手掌握神经网络的概念，以及用matlab编程实现神经网络相关应用
BP神经网络原理及MATLAB仿真,BP神经网络的优化算法研究
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