遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)
遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样...
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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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GA8P12_uart_sample
GA8P12_uart_sample 代码范例，有详细的注释...
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA优化的BP神经网络程序
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA优化的BP神经网络程序，用于单因素时间 序列的预测,采用了单步与多步相结合预测 说明： 采用GA(浮点编码)优化NN的初始权值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 优化权值...
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