%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
% chrom input : 染色体群
% sizepop input : 种群规模
% ret output : 交叉后的染色体
for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次交叉操作，染色体是随机选择的，交叉位置也是随机选择的，%但该轮for循环中是否进行交叉操作则由交叉概率决定（continue控制）% 随机选择两个染色体进行交叉
pick=rand(1,2);
while prod(pick)==0
pick=rand(1,2);
end
index=ceil(pick.*sizepop);
% 交叉概率决定是否进行交叉
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick>pcross
continue;
end
flag=0;
while flag==0
% 随机选择交叉位
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同
pick=rand; %交叉开始
v1=chrom(index(1),pos);
v2=chrom(index(2),pos);
chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1;
chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束
flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index(1),:)); %检验染色体1的可行性
flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index(2),:)); %检验染色体2的可行性if flag1*flag2==0
flag=0;
else flag=1;
end%如果两个染色体不是都可行，则重新交叉
end
end
ret=chrom;
% 清空环境变量
clc
clear
%
%% 网络结构建立
%读取数据
load data input output
%节点个数
inputnum=2;
hiddennum=5;
outputnum=1;
%训练数据和预测数据
input_train=input(1:1900,:)';
input_test=input(1901:2000,:)';
output_train=output(1:1900)';
output_test=output(1901:2000)';
%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%构建网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
%% 遗传算法参数初始化
maxgen=10; %进化代数，即迭代次数
sizepop=10; %种群规模
pcross=[]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[]; %变异概率选择，0和1之间
%节点总数
numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;
lenchrom=ones(1,numsum);
bound=[-3*ones(numsum,1) 3*ones(numsum,1)]; %数据范围
%------------------------------------------------------种群初始化
--------------------------------------------------------
individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好的染色体
%初始化种群
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
(i,:)=Code(lenchrom,bound); %编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float 的编码结果为一个实数向量）
x=(i,:);
%计算适应度
(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); %染色体的适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min;
bestchrom=(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[avgfitness bestfitness];
%% 迭代求解最佳初始阀值和权值
% 进化开始
for i=1:maxgen
i
% 选择
individuals=Select(individuals,sizepop);
avgfitness=sum/sizepop;
%交叉
=Cross(pcross,lenchrom,,sizepop,bound);
% 变异
=Mutation(pmutation,lenchrom,,sizepop,i,maxgen,bound);
% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=(j,:); %解码
(j)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);
end
%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min;
[worestfitness,worestindex]=max;
% 代替上一次进化中最好的染色体
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=(newbestindex,:);
end
(worestindex,:)=bestchrom;
(worestindex)=bestfitness;
avgfitness=sum/sizepop;
trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%% 遗传算法结果分析
figure(1)
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'b--');
title(['适应度曲线 ''终止代数＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('进化代数');ylabel('适应度');
legend('平均适应度','最佳适应度');
disp('适应度变量');
x=bestchrom;
%% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
% %用遗传算法优化的BP网络进行值预测
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputn um);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddenn um+hiddennum*outputnum+outputnum);
{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);
{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);
{1}=reshape(B1,hiddennum,1);
{2}=B2;
%% BP网络训练
%网络进化参数
%网络训练
[net,per2]=train(net,inputn,outputn);
%% BP网络预测
%数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); an=sim(net,inputn_test);
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);
error=test_simu-output_test;
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
%%%清除空间 clc clear all ; close all ; %%%训练数据预测数据提取以及归一化 %%%下载四类数据 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %%%%四个特征信号矩阵合成一个矩阵data ( 1:500 , : ) = data1 ( 1:500 , :) ; data ( 501:1000 , : ) = data2 ( 1:500 , : ) ; data ( 1001:1500 , : ) = data3 ( 1:500 , : ) ; data ( 1501:2000 , : ) = data4 ( 1:500 , : ) ; %%%%%%从1到2000间的随机排序 k = rand ( 1 , 2000 ) ; [ m , n ] = sort ( k ) ; %%m为数值，n为标号
%%%%%%%%%%%输入输出数据 input = data ( : , 2:25 ) ; output1 = data ( : , 1) ; %%%%%%把输出从1维变到4维 for i = 1 : 1 :2000 switch output1( i ) case 1 output( i , :) = [ 1 0 0 0 ] ; case 2 output( i , :) = [ 0 1 0 0 ] ; case 3 output( i , :) = [ 0 0 1 0 ] ; case 4 output( i , :) = [ 0 0 0 1 ] ; end end %%%%随机抽取1500个样本作为训练样本，500个样本作为预测样本 input_train = input ( n( 1:1500 , : ) )’ ; output_train = output ( n( 1:1500 , : ) )’ ; input_test = input ( n( 1501:2000 , : ) )’ ;
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。
MATLAB程序代码--BP神经网络的设计实例 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 训练样本定义如下： 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解：本例的 MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % T 为目标矢量 T=[-1, -1, 1, 1]; pause; clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9;
net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); pause clc % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,P) % 计算仿真误差 E = T - A MSE=mse(E) pause clc echo off 例2 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中，样本数据可以采用如下MATLAB 语句生成：输入矢量：P = [-1:0.05:1]； 目标矢量：randn(’seed’,78341223)； T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P))； 解：本例的 MATLAB 程序如下： close all clear echo on
BP神经网络实现（Java代码） 神经网络的原理虽然理解起来不难，但是要是想实现它，还是需要做一些工作的，并且有很多细节性的东西需要注意。通过参阅各种相关资料，以及参考网络上已有的资源，自己写了一个含有一个隐含层，且只能有一个输出单元的简单的BP网络，经过测试，达到了预期的效果。 需要说明的是，神经网络的每个输入都在[0,1]中，输出也在[0,1]中，在使用神经网络解决实际问题的时候，还需要对实际问题的输入输出进行归一化处理。另外，尽量不要使得神经网络的输入或输出接近于0或1，这样会影响拟合效果。 我用正弦函数进行了一次测试，效果如图所示： 以下是相关的代码： 1.神经网络代码 [java]view plaincopy 1.package pkg1; 2. 3.import java.util.Scanner; 4. 5./* 6.* 7.*/ 8.public class TestNeuro{
9. 10.private int INPUT_DIM=1; 11.private int HIDDEN_DIM=20; 12.private double LEARNING_RATE=0.05; 13.double[][]input_hidden_weights=new double[INPUT_DIM][HIDDEN_DIM]; 14.double[]hidden_output_weights=new double[HIDDEN_DIM]; 15.double[]hidden_thresholds=new double[HIDDEN_DIM]; 16.double output_threshold; 17. 18.public static void main(String[]args){ 19.Scanner in=new Scanner(System.in); 20.TestNeuro neuro=new TestNeuro(1,5); 21.neuro.initialize(); 22.for(int i=0;i<10000;i++){ 23.double[]input=new double[1]; 24.input[0]=Math.random(); 25.double expectedOutput=input[0]*input[0]; 26.//System.out.println("input:"+input[0]+"\t\texpectedOutput: "+expectedOutput); 27.//System.out.println("predict before training:"+neuro.predict (input)); 28.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 29.//System.out.println("predict after training:"+neuro.predict( input)); 30.//in.next(); 31.} 32.while(true){ 33.//neuro.printLinks(); 34.double[]input=new double[1]; 35.input[0]=in.nextDouble(); 36.double expectedOutput=in.nextDouble(); 37.System.out.println("predict before training:"+neuro.predict(i nput)); 38.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 39.System.out.println("predict after training:"+neuro.predict(in put)); 40. 41.} 42.} 43. 44.public TestNeuro(int input_dimension,int hidden_dimension){ 45.this.INPUT_DIM=input_dimension; 46.this.HIDDEN_DIM=hidden_dimension; 47.this.initialize();
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
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：
%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
close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');
系统工程理论与实践 Systems Engineering——Theory & Practice 1999年第2期第19卷 vol.19 No.2 1999 遗传算法与神经网络的结合 李敏强徐博艺寇纪淞 摘要阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性,提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极点的困扰。 关键词遗传算法进化计算神经网络 On the Combination of Genetic Algorithms and Neural Networks Li Minqiang Xu Boyi Kou Jisong (Institute of Systems Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072 Abstract In this paper, we demonstrate the necessity and possibility of combining neural network (NN with GAs. The notion of using multilayered feed forward NN as the representation method of genetic and the searching technique is introduced. We combine GA and NN for solving short term earthquake forecasting problem, design a novel method of using GAs to train connection weights of NN.The empirical test indicates the capability of the new method in fast learning of NN and escaping local optima. Keywords genetic algorithms; evolutionary computation; neural networks
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.doczj.com/doc/c512490305.html,/thread-9258-1-1.html 点击这里，预览该案例程序：https://www.doczj.com/doc/c512490305.html,/znsf/view/s3/GABPMain.html 已经预定的朋友点此下载程序源代码：https://www.doczj.com/doc/c512490305.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。
BP神经网络matlab代码 p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;]'; %====期望输出======= t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666]; ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;456840153666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化 NodeNum1=20;%隐层第一层节点数 NodeNum2=40;%隐层第二层节点数 TypeNum=1;%输出维数 TF1='tansig'; TF2='tansig'; TF3='tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1TF2 TF3},'traingdx');
课程设计作业——翻译 课题：介绍遗传算法神经网络 穆姣姣 0808490233 物流08-班
介绍遗传算法神经网络 理查德·坎普 1. 介绍 一旦一个神经网络模型被创造出来，它常常是可取的。利用这个模型的时候,识别套输入变量导致一个期望输出值。大量的变量和非线性性质的许多材料模型可以使找到一个最优组输入变量变得困难。 在这里,我们可以用遗传算法并试图解决这个问题。 遗传算法是什么?遗传算法是基于搜索algo-rithms力学的自然选择和遗传观察到生物的世界。他们使用两个方向(\适者生存”),在这种条件下,探索一个强劲的功能。重要的是,采用遗传算法,这不是必需要知道功能的形式,就其输出给定的输入(图1)。 健壮性我们这么说是什么意思呢?健壮性是效率和效能之间的平衡所使用的技术在许多不同的环境中。帮助解释这个问题,我们可以比其他搜索和优化技术,如calculus-based,列举,与随机的求索。 方法Calculus-based假设一个光滑,无约束函数和要么找到点在衍生为零(知易行难)或者接受一个方向梯度与当地日当地一所高中点(爬山)。研究了这些技术已经被重点研究、扩展、修改，但展现自己缺乏的鲁棒性是很简单的。 考虑如图2所示的功能。利用Calculus-based在这里发现极值是很容易的(假定派生的函数可以发现…!)。然而,一个更复杂的功能(图3)显示该方法是当地——如果搜索算法,在该地区的一个开始,它就会错过低高峰目标,最高的山峰。 图1 使用网络神经算法没必要知道它的每一项具体功能。 一旦一个局部极大时,进一步改进需要一个随机的重启或类似的东西。同时,假设一个函数光滑,可导,并明确知道很少尊重现实。许多真实世界充满了间断模型和设置在嘈杂的多通道搜索空间(图4)。 虽然calculus-based方法在某些环境中至非常有效的，但内在的假
https://www.doczj.com/doc/c512490305.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.doczj.com/doc/c512490305.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.doczj.com/doc/c512490305.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.doczj.com/doc/c512490305.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。
5.4 神经网络与遗传算法简介 在本节中，我们将着重讲述一些在网络设计、优化、性能分析、通信路由优化、选择、神经网络控制优化中有重要应用的常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法等方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。这些算法都有着很深的理论背景，本节不准备详细地讨论这些算法的理论，只对算法的原理和方法作简要的讨论。 5.4.1 神经网络 1. 神经网络的简单原理 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。所以说, 人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作出状态相应而进行信息处理。它是根据人的认识过程而开发出的一种算法。假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 2. 神经元和神经网络的结构 如上所述，神经网络的基本结构如图5.35所示： 隐层隐层2 1 图5.35 神经网络一般都有多层，分为输入层，输出层和隐含层，层数越多，计算结果越精确，但所需的时间也就越长，所以实际应用中要根据要求设计网络层数。神经网络中每一个节点叫做一个人工神经元，他对应于人脑中的神经元。人脑神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成，是一种根须状蔓延物。神经元的中心有一闭点，称为细胞体，它能对接受到的信息进行处理，细胞体周围的纤维有两类，轴突是较长的神经纤维，是发出信息的。树突的神经纤维较短，而分支众多，是接收信息的。一个神经元的轴突末端与另一神经元的树突之间密
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);
BP神经网络matlab源程序代码） %******************************% 学习程序 %******************************% %======原始数据输入======== p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;]'; %===========期望输出======= t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666]; ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化 NodeNum1 =20; % 隐层第一层节点数 NodeNum2=40; % 隐层第二层节点数 TypeNum = 1; % 输出维数 TF1 = 'tansig';