遺傳bp演算法雙色球_遺傳神經網路識別原理

㈠ MATLAB基於BP神經網路雙色球的預測程序如何實現，程序在下面，怎麼運行。。

無語。。。呃。。

㈡遺傳神經網路識別原理

4.3.1 遺傳BP簡介

遺傳識別是遺傳演算法+神經網路的一種新興的尋優技術，適合於復雜的、疊加的非線性系統的辨識描述。神經網路演算法是當前較為成熟的識別分類方法，但網路權值的訓練一直存在著缺陷。為此結合具體應用，在對遺傳演算法進行改進的基礎上，本文採用了一種基於遺傳學習權值的神經網路識別方法，並取得了較好的效果。

盡管常規遺傳演算法是穩健的，但針對一個具體問題遺傳演算法只有和其他方法（或稱原有演算法）有效地結合在一起，組成一個新的混合演算法，才能在實際中得到廣泛應用。混合演算法既要保持原有演算法的長處，又要保持遺傳演算法的優點，因此常規遺傳演算法中的適應值函數、編碼、遺傳運算元等必須做適當的修改以適應混合演算法的要求。

4.3.1.1 適應值信息

常規演算法中，適應值常被表示為全局極小，用歐氏距離來實現。例如，適應值常被表示為如下形式：

圖4-5 改進的 GABP計算流程圖

GABP的計算過程圖如圖4-5所示。

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