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。