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GA(遗传算法)是一种基于自然选择和遗传机制的优化搜索方法,广泛应用于电子设计自动化、信号处理及控制系统等领域。通过模拟生物进化过程中的选择、交叉与变异操作,GA能够高效解决复杂优化问题。对于电子工程师而言,掌握GA不仅有助于提升电路设计效率,还能在多目标优化、故障诊断等方面发挥重要作用。本页面汇集了236个精选GA资源,涵盖理论教程、应用案例及实战代码,助您快速入门并精通这一强大工具。

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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;...

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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...

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