基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿

matlab遗传算法优化神经网络权值教程

matlab遗传算法优化神经网络权值教程第4章nnToolKit神经网络工具包 4.1 nnToolKit简介 神经网络工具包是基于MATLAB神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库 可在MATLAB环境下均独立运行，也可打包成DLL组件，直接被VB、VC、 C++ 、C#、JAVA或其他支持COM的语言所调用 本工具包中增加了一些MATLAB中没有的神经网络算法，如模糊神经网络、小波神经网络、遗传神经网络算法等 4.2nnToolKit函数库 4.2nnToolKit 函数库 4.2nnToolKit函数库 例4-1 对ch4\nnToolKit工具箱\lmnet文件夹中文件(input_para1.txt和output_para1.txt)提供的专家样本数据进行网络训练。%此为BP网络训练程序

function retstr = LmTrain(ModelNo,NetPara,TrainPara,InputFun,OutputFun,DataDir)NNTWARN OFF retstr=-1; ModelNo=‘1’;NetPara(1)=7;Ne tPara(2)=1; NetPara(3)=6;NetPara(4)=10; 4.2nnToolKit函数库 4.2nnToolKit函数库 例4-2 输入一组测试样本数据，对例4-1训练的网络模型进行仿真 %此为一仿真程序%首先读入权域值参数 function retdouble = LmSimu(ModelNo,NetPara,SimulatePara,InputFun,OutputFun,DataDir)NNTWA RN OFF %%%% 输入参数赋值开始 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 这 部分代码主要是方便用户调试用ModelNo=‘1’; NetPara(1)=7; 4.2nnToolKit函数库

遗传算法在BP神经网络优化中的应用.

遗传算法在 BP 神经网络优化中的应用 2O世纪80年代后期，多机器人协作成为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注。一方面，由于任务的复杂性，在单机器人难以完成任务时，人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成。另一方面，人们也希望通过多机器人间的协调与合作，来提高机器人系统在作业过程中的效率。1943年，Maeullocu和 Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展、停滞、再发展的过程，时至今日正走向成熟，在广泛领域里得到了应用，其中将人工神经网络技术应用到多机器人协作成为新的研究领域。本文研究通过人工神经网络控制多机器人完成协作搬运的任务-3 J，并应用遗传算法来对神经网络进行优化。仿真结果表明，经过遗传算法优化后的搬运工作效率显著提高，误差降低。 1 人工神经网络 ANN)的基本原理和结构 人工神经网络(Artiifcial Neural Network，ANN)) 是抽象、简化与模拟大脑神经结构的计算模型，又称并行分布处理模型 J。ANN 由大量功能简单且具有自适应能力的信息处理单元——人工神经元按照大规模并行的方式通过一定的拓扑结构连接而成。ANN拓扑结构很多，其中采用反向传播(Back-Propa- gation，BP)算法的前馈型神经网络(如下图1所示)，即BP人工神经网络，是人工神经网络中最常用、最成熟的神经网络之一。 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号x；通过中间节点(隐层点 )作用于出节点，经过非线形变换，产生输出信Yk，网络训练的每个样本包括输入向量 x和期望输出量 T，网络输出值Y与期望输出值T之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值w；；和隐层节点与输出节点之间的联接强度Y以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数 (权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

遗传算法优化的BP神经网络建模[精选.]

遗传算法优化的BP神经网络建模 十一月匆匆过去，每天依然在忙碌着与文档相关的东西，在寒假前一个多月里，努力做好手头上的事的前提下多学习专业知识，依然是坚持学习与素质提高并重，依然是坚持锻炼身体，为明年找工作打下基础。 遗传算法优化的BP神经网络建模借鉴别人的程序做出的仿真，最近才有时间整理。 目标： 对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对比使用遗传算法前后的效果。 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神经网络的隐层数，次数，步长，目标。 4、使用训练数据input_train训练BP神经网络net。 5、用测试数据input_test测试神经网络，并将预测的数据反归一化处理。 6、分析预测数据与期望数据之间的误差。 遗传算法优化的BP神经网络建模 1、读取前面步骤中保存的数据data； 2、对数据进行归一化处理； 3、设置隐层数目； 4、初始化进化次数，种群规模，交叉概率，变异概率 5、对种群进行实数编码，并将预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数； 6、循环进行选择、交叉、变异、计算适应度操作，直到达到进化次数，得到最优的初始权值和阈值； 7、将得到最佳初始权值和阈值来构建BP神经网络； 8、使用训练数据input_train训练BP神经网络net; 9、用测试数据input_test测试神经网络，并将预测的数据反归一化处理； 10、分析预测数据与期望数据之间的误差。 算法流程图如下：

遗传算法优化BP神经网络的实现代码-共6页

%读取数据 data=xlsread('data.xls'); %训练预测数据 data_train=data(1:113,:); data_test=data(118:123,:); input_train=data_train(:,1:9)'; output_train=data_train(:,10)'; input_test=data_test(:,1:9)'; output_test=data_test(:,10)'; %数据归一化 [inputn,mininput,maxinput,outputn,minoutput,maxoutput]=premnmx(input_tr ain,output_train); %对p和t进行字标准化预处理 net=newff(minmax(inputn),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; %net.trainParam.show=NaN %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %数据归一化 inputn_test = tramnmx(input_test,mininput,maxinput); an=sim(net,inputn); test_simu=postmnmx(an,minoutput,maxoutput); error=test_simu-output_train; plot(error) k=error./output_train

基于遗传算法的BP神经网络优化算法

案例3：基于遗传算法的BP神经网络优化算法 ******************************************************************************* **** 论坛申明： 1 案例为原创案例，论坛拥有帖子的版权，转载请注明出处（MATLABSKY论坛，《MATLAB 智能算法30个案例分析》 2 案例内容为书籍原创内容，内容为案例的提纲和主要内容。 3 作者长期驻扎在板块，对读者和会员问题有问必答。 4 案例配套有教学视频和完整的MATLAB程序，MATLAB程序在购买书籍后可以自由下载，教学视频需要另外购买。 MATLAB书籍预定方法和优惠服务：https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/thread-9258-1-1.html 点击这里，预览该案例程序：https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/znsf/view/s3/GABPMain.html 已经预定的朋友点此下载程序源代码：https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/thread-11921-1-1.html * ******************************************************************************* ** 1、案例背景 BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP 神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如： ①、学习收敛速度太慢； ②、不能保证收敛到全局最小点； ③、网络结构不易确定。 另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。 本节以某型号拖拉机的齿轮箱为工程背景，介绍使用基于遗传算法的BP神经网络进行齿轮箱故障的诊断。

遗传算法优化BP神经网络权值和阈值(完整版)

https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/viewthread.php?tid= 50653&extra=&highlight=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7% AE%97%E6%B3%95&page=1 Matlab遗传算法优化神经网络的例子（已调试成功）最近论坛里问到用遗传算法优化神经网络问题的人很多，而且论坛里有很多这方面的代码。但可惜的是所有代码都或多或少有些错误！最郁闷的莫过于只有发帖寻求问题答案的探索者，却很少有对问题进行解答的victor。本人在论坛里看到不少会员对能运行成功的遗传算法优化神经网络例子的需求是多么急切，我也深有感触！现把调试成功的一个例子贴出来，供大家参考！（本例子是基于一篇硕士论文里的代码为蓝本改 编的，此处就不再注明作者了。）遗传算法优化bp.rar (3.34 KB) 注：该代码是由会员“书童”耗费了一整天的时间调试成功的，在此再次对我们的“书童”同学乐于助人的高尚品德致敬，并对其深表感谢！PS:参考会员“ilovexyq”意见，先对其做以补充。该网络为遗传算法 优化bp的一个典型例子，输入为7，输出为7，隐层为25。该网络输入输出数据就是为了说明问题而随便加的，没有实际意义。如用于自己的实际问题，把数据替换并根据需要改一下网络结构就行了。

PS:如有问题，请先阅读此贴： https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/thread-52587-1-1.html### [本帖最后由 yuthreestone 于 2009-10-15 10:52 编辑] 搜索更多相关主题的帖子: 调试例子算法Matlab神经网络 https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/thread-52587-1-1.html 遗传算法优化BP神经网络权值和阈值（完整版） 会员renjia前一段时间分享的程序，地址如下： https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/viewthread.php?tid=50653&extra=&highlight=% E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&page=1： （1）renjia提供的程序存在一些小错误，主要是设计的bp网络是两个隐含层，但编码的时候只有一个隐含层。修改后的程序将bp改成了单隐层以确保一致；（2）很多会员不知道该如何运行程序，各个m文件之间的关系弄不清楚。修改后的程序共包含三个m文件： 其中，主程序为ga_bp.m，适应度函数为gabpEval.m，编解码子函数为gadecod.m 注意：使用前需安装gaot工具箱（见附件），上述三个文件需放在同一文件夹中且将该文件夹设置为当前工作路径。 运行程序时只需运行主程序ga_bp.m即可。 （3）此程序仅为示例，针对其他的问题，只需将数据修改即可，但需注意变量名保持一致，尤其是全局变量修改时（在gadecod.m和gabpEval.m中也要修改）（4）gaot工具箱如何安装？ 点击file选择set path，在弹出的对话框中选择add folder,将gaot文件夹添加进去，然后点击save保存即可。

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例

用遗传算法优化BP神经网络的 Matlab编程实例 由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 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 off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},' trainlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutatio n',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); figure(2) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness'); %下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络 [W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x); net.LW{2,1}=W1; net.LW{3,2}=W2; net.b{2,1}=B1; net.b{3,1}=B2; XX=P; YY=T; %设置训练参数 net.trainParam.show=1; net.trainParam.lr=1; net.trainParam.epochs=50; net.trainParam.goal=0.001; %训练网络 net=train(net,XX,YY); 程序二：适应值函数 function [sol, val] = gabpEval(sol,options) % val - the fittness of this individual % sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution % options - [current_generation] load data2 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 for i=1:S, x(i)=sol(i); end; [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x);

遗传算法优化的BP神经网络建模讲课教案

遗传算法优化的B P 神经网络建模

遗传算法优化的BP神经网络建模 十一月匆匆过去，每天依然在忙碌着与文档相关的东西，在寒假前一个多月里，努力做好手头上的事的前提下多学习专业知识，依然是坚持学习与素质提高并重，依然是坚持锻炼身体，为明年找工作打下基础。 遗传算法优化的BP神经网络建模借鉴别人的程序做出的仿真，最近才有时间整理。 目标： 对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对比使用遗传算法前后的效果。 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神经网络的隐层数，次数，步长，目标。 4、使用训练数据input_train训练BP神经网络net。 5、用测试数据input_test测试神经网络，并将预测的数据反归一化处理。 6、分析预测数据与期望数据之间的误差。 遗传算法优化的BP神经网络建模 1、读取前面步骤中保存的数据data； 2、对数据进行归一化处理； 3、设置隐层数目； 4、初始化进化次数，种群规模，交叉概率，变异概率 5、对种群进行实数编码，并将预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数； 6、循环进行选择、交叉、变异、计算适应度操作，直到达到进化次数，得到最优的初始权值和阈值； 7、将得到最佳初始权值和阈值来构建BP神经网络； 8、使用训练数据input_train训练BP神经网络net; 9、用测试数据input_test测试神经网络，并将预测的数据反归一化处理； 10、分析预测数据与期望数据之间的误差。 算法流程图如下：

08遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码

遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源代码 遗传算法优化神经网络有两种情况，一种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优解；另外一种，则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。GreenSim团队大量实践证明，这种GA和BP网络相结合的方法，能显著地提高BP神经网络的性能，基本上和支持向量机的性能相当，有时甚至优于支持向量机。由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 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 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.sodocs.net/doc/a66688179.html,/greensim %-------------------------------------------------------------------------- %数据归一化预处理 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1)

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例

用遗传算法优化BP神经网络的M a t l a b编程实例 由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- %??GABPNET.m %??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 off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin' },'trainlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... ??'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMuta tion',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); figure(2) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness'); %下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP 网络 [W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x); net.LW{2,1}=W1; net.LW{3,2}=W2; net.b{2,1}=B1; net.b{3,1}=B2; XX=P; YY=T; %设置训练参数 %训练网络 net=train(net,XX,YY); 程序二：适应值函数 function [sol, val] = gabpEval(sol,options) % val - the fittness of this individual % sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution % options - [current_generation] load data2 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 for i=1:S, ? ?x(i)=sol(i); end; [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x); 程序三：编解码函数 function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x) load data2

遗传算法优化BP神经网络实现代码

%读取数据 data=xlsread(''); %训练预测数据 data_train=data(1:113,:); data_test=data(118:123,:); input_train=data_train(:,1:9)'; output_train=data_train(:,10)'; input_test=data_test(:,1:9)'; output_test=data_test(:,10)'; %数据归一化 [inputn,mininput,maxinput,outputn,minoutput,maxoutput]=premnmx(input_train,output_ train); %对p和t进行字标准化预处理 net=newff(minmax(inputn),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %数据归一化 inputn_test = tramnmx(input_test,mininput,maxinput); an=sim(net,inputn); test_simu=postmnmx(an,minoutput,maxoutput); error=test_simu-output_train; plot(error) k=error./output_train function ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound) %本函数完成交叉操作 % pcorss input : 交叉概率 % lenchrom input : 染色体的长度

matlab遗传算法优化神经网络权值教程

第4章nnToolKit神经网络工具包

4.1 nnToolKit简介 ?nnToolKit神经网络工具包是基于MATLAB神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库 ?可在MATLAB环境下均独立运行，也可打包成DLL组件，直接被VB、V C、C++ 、C#、JAVA或其他支持COM的语言所调用 ?本工具包中增加了一些MATLAB中没有的神经网络算法，如模糊神经网络、小波神经网络、遗传神经网络算法等

4.2 nnToolKit函数库算法函数名功能 LM神经网络算法LmTrain LM神经网络训练函数（不带归一化处理）LmSimu LM神经网络仿真函数（不带反归一化处理）LmTrain2LM神经网络训练函数（带归一化处理）LmSimu2LM神经网络仿真函数（带反归一化处理） 自组织特征映射网络SofmTrain自组织特征映射网络训练函数SofmSimu自组织特征映射网络仿真函数SofmIntensity 图像增强处理函数 SofmHist绘制直方图函数SofmProcess自组织特征映射网络处理函数SofmRec图像识别函数 模糊神经网络FnnTrain 模糊神经网络训练函数FnnSimu 模糊神经网络仿真函数

4.2nnToolKit函数库算法函数名功能 遗传算法优化小波神 经网络Wnninit小波神经网络初始化函数 Wnn直接用小波神经网络逼近非线性函数Gawnn遗传算法优化小波神经网络后逼近非线性Wnndemo 基于小波神经网络的1-D插值示例程序 遗传算法优化网络权 值Initnet 根据指定的权值阈值，获得设置好的一个神经网络Gadecod将遗传算法的编码分解为BP网络所对应的权值、阈值Gafitness遗传算法的适应值计算 Generatesample在指定路径生成适合于训练的样本 GetWBbyga用遗传算法获取神经网络权值阈值参数 Gabptrain结合遗传算法的神经网络训练 Segment利用训练好的神经网络进行分割图像Compbpandgabp传统BP和遗传BP训练示例程序 Gabpdemo基于遗传神经网络的图像分割示例程序

案例4：遗传算法优化神经网络-更好拟合函数

遗传算法优化神经网络-更好拟合函数1.案例背景 BP神经网络是一种反向传递并且能够修正误差的多层映射函数，它通过对未知系统的输入输出参数进行学习之后，便可以联想记忆表达该系统。但是由于BP网络是在梯度法基础上推导出来的，要求目标函数连续可导，在进化学习的过程中熟练速度慢，容易陷入局部最优，找不到全局最优值。并且由于BP网络的权值和阀值在选择上是随机值，每次的初始值都不一样，造成每次训练学习预测的结果都有所差别。遗传算法是一种全局搜索算法，把BP神经网络和遗传算法有机融合，充分发挥遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力，利用遗传算法来弥补权值和阀值选择上的随机性缺陷，得到更好的预测结果。本案例用遗传算法来优化神经网络用于标准函数预测，通过仿真实验表明该算法的有效性。 2.模型建立 2.1预测函数 2.2 模型建立 遗传算法优化BP网络的基本原理就是用遗传算法来优化BP网络的初始权值和阀值，使优化后的BP网络能够更好的预测系统输出。遗传算法优化BP网络主要包括种群初始化，适应度函数，交叉算子，选择算子和变异算子等。 2.3 算法模型 3.编程实现 3.1代码分析 用matlabr2009编程实现神经网络遗传算法寻找系统极值，采用cell工具把遗传算法主函数分为以下几个部分： Contents

?清空环境变量 ?网络结构确定 ?遗传算法参数初始化 ?迭代求解最佳初始阀值和权值 ?遗传算法结果分析 ?把最优初始阀值权值赋予网络预测 ?BP网络训练 ?BP网络预测 主要的代码段分析如下： 3.2结果分析 采用遗传算法优化神经网络，并且用优化好的神经网络进行系统极值预测，根据测试函数是2输入1输出，所以构建的BP网络结构是2-5-1，一共去2000组函数的输入输出，用其中的1900组做训练，100组做预测。遗传算法的基本参数为个体采用浮点数编码法，个体长度为21，交叉概率为0.4，变异概率为0.2，种群规模是20，总进化次数是50次，最后得到的遗传算法优化过程中最优个体适应度值变化如下所示：

基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例（转） 由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 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 off XX=[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'},'tra inlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 save data2 XX YY % 是将 xx,yy 二个变数的数值存入 data2 这个MAT-file，initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数