这个程序集成了神经网络、模拟退火和遗传算法在Matlab环境中的实现。文件包含可运行的代码和数据。随着技术的发展,这些算法在科学研究和工程应用中扮演着重要角色。
神经网络程序与遗传算法在Matlab中的集成
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初始化种群:随机生成一组神经网络权重和偏置。
评估适应度:通过训练神经网络并计算误差来评估每个个体的适应度。
选择、交叉与变异:使用遗传算法的选择、交叉与变异操作生成下一代。
重复步骤2-3,直到达到预定的停止条件。
最终,优化后的神经网络可用于更精确的预测和分类任务。
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