MATLAB神经网络遗传算法函数极值寻优案例，助力优化非线性函数。
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本文使用matlab编写了一个案例来说明如何利用BP神经网络结合遗传算法来进行非线性函数拟合的问题。首先介绍了BP神经网络和遗传算法的基本原理和概念，然后详细解释了如何将这两种算法结合起来，以提高拟合
通过遗传算法来得到更好的网络初始权值和阈值，从而使问题得到优化。
基于遗传算法的神经网络学习算法研究
将遗传算法与RBF神经网络结合，的优秀学习算法
用遗传算法优化BP神经网络的一个matlab编程实例
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
本程序采用遗传算法优化BP神经网络进行数据分类预测。提供完整代码和数据集。有任何疑问，可随时咨询。
神经网络与遗传算法结合，需要的朋友就不用多说了，仅供学习和参考。有什么不明白，可以留言交流。
基于遗传算法优化BP神经网络的非线性拟合模型，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里，可以直接运行。
遗传算法与神经网络模型源代码 Genetic Algorithms 和 Neural Networks
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