教學優勢
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【內容簡介】《遺傳算法優化神經網絡與應用和MATLAB程序詳解》共10章98節，總學時993分鐘，合16.6小時。主要內容包括：BP神經網絡算法工具箱三個函數功能與語法，BP神經網絡算法應用于非線性函數擬合與預測問題，遺傳算法三個算子與函數ga功能及語法，遺傳算法應用于尋求多個極值點的最小值解問題，遺傳算法優化BP神經網絡算法流程與3個模塊與程序分析，遺傳算法優化BP神經網絡算法求解擬合及預測問題，遺傳算法優化BP神經網絡算法分析自己實際數據與程序通用，GAOT工具箱函數處理GA優化BP分析預測及識別應用問題，神經網絡遺傳算法求解無目標函數表達式的優化問題。
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? ? ? 提供輔導答疑。
第九章? GAOT工具箱函數處理GA優化BP分析預測及識別應用問題
70、GB18_1光電位置探測器問題及論文數據復制粘貼(10分鐘，有程序)
71、GB18_2論文算法流程與步驟及BP網絡程序簡析(7分鐘，有程序)
72、GB18_3BP網絡算法程序校正PSD位置及其校正誤差(9分鐘，有程序)
73、GB18_4適應度及編解碼函數與初始化種群函數語法(10分鐘，有程序)
74、GB18_5GAOT優化函數ga的輸入與輸出變量及其含義(7分鐘，有程序)
75、GB18_6GA優化BP網絡程序及得到最優個體(9分鐘，有程序)
76、GB18_7GA優化BP網絡的預測結果及誤差和2法結果對比(10分鐘，有程序)
77、GB18_8影響均方誤差因素有隱含層節點數及種群大小(6分鐘，有程序)
78、GB18_9優選隱含層節點數的程序及圖形顯示解讀(10分鐘，有程序)
79、GB18_10程序結構分析及留意可改之處(10分鐘，有程序)
80、GB18_11隱含層點數的優選結果顯示解讀與有關語句注釋(10分鐘，有程序)
81、GB18_12思考6個問題與重點內容總結(10分鐘，有程序)
82、GB19_1腫瘤數據分析及降維建模必要性(7分鐘，有程序)
83、GB19_2程序統計腫瘤數據及數據隨機排序又歸一化(10分鐘，有程序)
82、GB19_3單BP網絡利用30個自變量建模仿真的分類結果(10分鐘，有程序)
85、GB19_4優選自變量原理及降維方案與編碼結構(9分鐘，有程序)
86、GB19_5優選變量編解碼函數de_code與適應度計算(9分鐘，有程序)
87、GB19_6優化函數ga輸出找到主要自變量(10分鐘，有程序)
88、GB19_7用降維數據再GA優化BP建模仿真與結果對比分析(10分鐘，有程序)
89、GB19_8gaot加入路徑及程序留意之處注釋(8分鐘，有程序)
90、GB19_9新數據集提取與程序自己使用事項(5分鐘，有程序)
91、GB19_10為什么與怎樣降維及降維方法介紹和模型名稱(10分鐘，有程序)
92、GB19_11實際問題再分析及兩個算法對比指標(6分鐘，有程序)
第十章? 神經網絡遺傳算法求解無目標函數表達式的優化問題
93、GB20_1神經網絡遺傳算法求解無目標函數表達式的優化問題(8分鐘，有程序)
94、GB20_2目標函數及數據處理方法與個體適應度值fun (9分鐘，有程序)
95、GB20_3BP得到網絡結構與GA尋找最優個體的程序分析(10分鐘，有程序)
96、GB20_4最優解及最優值等記錄結果與程序留意之處(10分鐘，有程序)
97、GB20_5神經網絡遺傳算法邏輯分析及應用擴展方向(10分鐘，有程序)
98、GB20_6神經網絡遺傳算法內容總結及全內容簡介(8分鐘，有程序，網絡上免費“試看”)?
