MATLAB遗传算法工具箱的应用:训练神经网络
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发布时间：2024-09-29 19:13
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时间：2024-09-29 23:49
在知乎上，关于MATLAB的使用教程和遗传算法的讲解已颇为丰富，但对于初学者或仅需基础应用的人来说，过于深入的细节可能并不适用。本文将分享我使用MATLAB遗传算法工具箱（gatool）的实际体验，特别是如何结合遗传算法训练神经网络来解决实际问题。
神经网络，特别是其在平面直角坐标系象限识别中的应用，一直吸引着我。MATLAB的神经网络工具箱（nntool）提供了便利的工具，但我最初的尝试并不理想。试图通过列举坐标点（每个象限10个）进行训练，网络对于超出训练范围的点判断准确性较低。这促使我调整策略，扩大训练范围，然而训练过程变得困难且不稳定。
这时，我引入了遗传算法。在MATLAB的gatool中，我们定义神经网络参数值为种群个体，利用工具箱的“Population”选项卡设置初始参数。关键在于设定“Fitness function”（适用度函数），它负责判断神经网络的输入和输出是否准确，然后工具箱开始迭代优化。通过“绘图选项”，我们可以直观地观察算法的运行过程和结果。
经过多次仿真，我发现训练出的神经网络在大部分区域表现良好，准确率很高。然而，靠近坐标轴的区域误差较大，尤其在第一、第二象限的判断上。这表明在边界条件下的处理仍有提升空间。
MATLAB遗传算法工具箱的应用:训练神经网络
这时，我引入了遗传算法。在MATLAB的gatool中，我们定义神经网络参数值为种群个体，利用工具箱的“Population”选项卡设置初始参数。关键在于设定“Fitness function”（适用度函数），它负责判断神经网络的输入和输出是否准确，然后工具箱开始迭代优化。通过“绘图选项”，我们可以直观地观察算法的运行过程和结果。
matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用?
都是有两种调用方法，一种图形界面的，这个从开始菜单，然后工具，然后从里面找神经网络 neural network，遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的，global optimization。另外 一种通过命令行调用，这个需要你理解你都要做什么，我用神经网络举例。第一步需要先整理出输入变量和输出变量，第二步设计并初始化神...
求matlab遗传算法,网络优化问题
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G...
遗传算法优化概率神经网络的matlab代码
d)交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。e)变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体...
运行遗基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码程序时总是出错...
function net=GABPNET(XX,YY)% 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化,再用BP算法训练网络%数据归一化预处理nntwarn offXX=[1:19;2:20;3:21;4:22]';YY=[1:4];XX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);YY;%创建网络net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');...
如何用神经网络遗传算法求极值?
可以先用matlab神经网络工具箱训练网络,当网络训练好之后,把网络存起来.然后编写遗传算法,你知道,遗传算法是每代不断迭代的,然后每代会根据适应度决定是否进入下一代,这里的适应度你就用sim(net,x)得到的值的倒数(或者类似的)作为适应度,然后其它就和遗传算法没什么两样了.最后得到的最优解, 就是...
matlab的遗传算法优化BP神经网络
步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模 1、 随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、 数据预处理：归一化处理。3、 构建BP神经网络...
MATLAB线性神经网络的程序,跪求。。
大学的 Holland 教授提出的遗传算法(GeneticAlgorithm, GA)是求解复杂的组合优化问题的有效方法 ，其思想来自于达尔文进化论和门德尔松遗传学说 ，它模拟生物进化过程来从庞大的搜索空间中筛选出较优秀的解，是一种高效而且具有强鲁棒性方法。所以，遗传算法在求解TSP和 MTSP问题中得到了广泛的应用。
什么时候使用遗传算法 vs 什么时候使用神经网络
神经网络是非线性统计数据建模工具。可以用来建模输入和输出之间复杂的关系，或者为数据中的查找模式 。当有一个条目的数量在不同的类中,神经网络可以"学习"分类项还没有"看见"之前。 比如，人脸识别，语音识别。遗传算法可以执行定向搜索解决方案的空间。比如：查找两点之间的最短路径。
遗传算法全局寻优,找到训练好的神经网络的最大值,适应度函数怎样编写...
最好把你的神经网络的M文件发过来，我才能写适应度函数。其实用高版本的MATLAB遗传工具箱解是非常简单的，但是得看下你的源程序才能写。QQ:373323613
