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一个遗传算法优化神经网络权值的实例

下面给出完整的程序及论文，以便大家参考。所用的GAOT已经帖出。

说明：（是在MATLAB5.2上通过的）
一、用GA直接训练BP网络的权重算法
主程序：gafault.m 它包括以下子程序：
1.　BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2；
2.　适应值计算函数：gabpEval.m；
3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m；

二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法

主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序：
1.　网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2；
2.　适应值计算函数：gabpEval.m；
3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m；

三、纯BP
　　主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上
　　　　　　（2）bpfault.m 在MATLAB6.5上　为后来所加

详细内容请参考论文。