38.MATLAB神经网络43个案例分析神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值寻优.zip资源-CSDN文库

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MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，尤其在处理矩阵和数组运算方面表现出色。在这个“MATLAB神经网络43个案例分析”中，我们将深入探讨如何利用MATLAB的神经网络功能进行非线性函数极值寻优问题的解决，同时结合遗传算法来优化求解过程。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，适用于解决复杂的、多峰的优化问题。神经网络在MATLAB中主要由`neuralnet`或`nnet`工具箱提供，它包括各种类型的网络结构，如前馈网络（feedforward networks）、径向基函数网络（radial basis function networks）和自组织映射网络（self-organizing map networks）。这些网络模型可以模拟人脑的学习过程，通过训练数据调整权重，以适应各种预测和分类任务。在非线性函数极值寻优问题中，我们通常需要找到一个函数的最大值或最小值，而传统的梯度下降或牛顿法可能在多峰或不连续的函数中迷失方向。此时，神经网络结合遗传算法的优势就显现出来了。遗传算法通过编码、选择、交叉和变异等步骤，可以搜索到潜在的全局最优解，而不是局限于局部最优。具体到案例中的"chapter4"，这部分内容可能涵盖了神经网络的构建、训练和优化，以及遗传算法的实现细节。在MATLAB中，我们可以使用`ga`函数来实现遗传算法，该函数允许用户定义适应度函数（fitness function），即我们需要优化的目标函数。然后，我们可以将神经网络的输出作为适应度函数的一部分，通过遗传算法寻找使得网络输出达到最优的输入参数。在实际操作中，我们需要首先定义非线性函数，然后创建神经网络结构，接着设置遗传算法的参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率。在训练过程中，遗传算法会不断迭代，每次迭代都会根据适应度函数的结果更新网络的权重和输入参数。通过观察最佳个体（best individual）的适应度值，我们可以得出非线性函数的极值。此外，MATLAB还提供了丰富的可视化工具，如`plot`函数，可以帮助我们理解和分析优化过程，包括网络的学习曲线、遗传算法的进化轨迹以及目标函数的变化情况。这个案例集是学习如何在MATLAB中利用神经网络和遗传算法解决非线性优化问题的理想资源。通过深入研究这些案例，不仅可以提升MATLAB编程技能，还能对神经网络和优化算法有更深入的理解。在实际应用中，这种组合可以广泛应用于工程问题、经济预测、图像处理等领域，具有很高的实用价值。

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38.MATLAB神经网络43个案例分析神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优.zip （12个子文件）

chapter4

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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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