94.MATLAB编程神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优.rar资源-CSDN下载

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MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计的高级编程环境。在提供的资源"94.MATLAB编程神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优.rar"中，主要涵盖了如何利用MATLAB进行神经网络和遗传算法的结合，以解决非线性函数的极值寻找问题。这一主题包含以下几个关键知识点： 1. **MATLAB编程基础**：MATLAB是一种解释型语言，其语法简洁，特别适合数值计算和矩阵运算。在处理复杂的数学问题时，如优化和仿真，MATLAB提供了一系列内置函数和工具箱。 2. **神经网络**：神经网络是受生物神经元结构启发的计算模型，常用于分类、回归、模式识别等任务。MATLAB中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）提供了构建、训练和测试各种神经网络模型的功能。 3. **遗传算法**：遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的全局优化方法，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。在MATLAB中，遗传算法工具箱（Global Optimization Toolbox）提供了一系列函数来实现遗传算法。 4. **非线性函数极值寻优**：在数学和工程中，寻找非线性函数的最小值或最大值是常见的优化问题。这种问题可能出现在各种领域，如经济学、物理学、化学等。遗传算法因其全局搜索能力，尤其适用于解决这类问题。 5. **MATLAB中的神经网络与遗传算法结合**：在解决非线性优化问题时，可以将神经网络作为函数拟合工具，遗传算法作为求解器。通过遗传算法对神经网络的权重进行优化，可以找到使得目标函数达到极值的网络参数。 6. **函数拟合**：在该资源中，神经网络可能被用来拟合非线性函数，然后遗传算法优化这些网络的权重，以找到使目标函数达到极值的网络配置。 7. **代码实践**：压缩包中的文件可能包含MATLAB脚本或函数，展示了如何具体实施这个过程，包括定义非线性函数、构造神经网络模型、设置遗传算法参数、运行优化过程以及结果可视化等步骤。 8. **调试与优化技巧**：学习过程中，理解如何调试MATLAB代码，调整遗传算法的参数（如种群大小、交叉概率、变异概率等）以提高求解性能至关重要。 9. **应用实例**：通过实际案例，可以更好地理解如何将上述理论知识应用于解决实际问题，例如在控制工程、信号处理或者机器学习等领域。 10. **学习资源**：除了压缩包中的文件，学习者还可以参考MATLAB官方文档、教程以及在线社区的资源，加深对这些概念和技术的理解。通过深入研究这个主题，不仅可以掌握MATLAB编程的基本技能，还能了解到如何将先进的优化方法应用到实际问题中，提升解决问题的能力。对于希望在优化和机器学习领域深化研究的MATLAB用户来说，这是一个宝贵的学习资源。

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94.MATLAB编程神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优.rar （12个子文件）

94.MATLAB编程神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优

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%% 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear tic %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载输入输出数据 load data1 input output %从1到2000间随机排序 k=rand(1,4000); [m,n]=sort(k); %找出训练数据和预测数据 input_train=input(n(1:3900),:)'; output_train=output(n(1:3900),:)'; input_test=input(n(3901:4000),:)'; output_test=output(n(3901:4000),:)'; %选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(inputn,outputn,5); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.0000004; %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %% BP网络预测 %预测数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %网络预测输出 an=sim(net,inputn_test); %网络输出反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); %% 结果分析 figure(1) plot(BPoutput,':og') hold on plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出','fontsize',12) title('BP网络预测输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('输出','fontsize',12) %预测误差 error=BPoutput-output_test; figure(2) plot(error,'-*') title('神经网络预测误差') figure(3) plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*'); title('神经网络预测误差百分比') errorsum=sum(abs(error)) toc save data net inputps outputps web browser http://www.matlabsky.com/thread-11198-1-1.html %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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