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摘要:
为了开发对科研实验数据的非线性关系精确建模工具,该文讨论了将遗传算法GA和神经网络算法结合,并使用Matlab软件实现计算过程。针对一个非线性测试函数逼近问题,设计了Matlab软件的GA算法的实现过程,并实验测试分析了GADS工具箱算子选择和参数设置。比较了单纯GA方法和GA结合Levenberg-Marquardt BP方法局部寻优的效果。结果表明实验中设计的基于Matlab的GA神经网络计算方案是一种有效的高精度模型,算法设计实现过程有指导意义,能为各领域提供有力复杂非线性建模工具。
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文献信息
篇名 基于Matlab遗传算法和神经网络结合的函数逼近实现和测试
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 神经网络 遗传算法 非线性函数逼近 MATLAB GADS
年,卷(期) 2009,(12Z) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 10063-10065
页数 3页 分类号 TP183
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何正大 中国药科大学基础部 7 15 2.0 3.0
2 许玫 4 12 2.0 3.0
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