基于Matlab遗传算法和神经网络结合的函数逼近实现和测试.pdf

ISSN 1009-3044 E-mail: eduf@ 第 卷第 期 年 月 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术 5 35 (2009 12 ) 与技术 Computer Knowledge and Technology 电脑知识 Vol.5,No.35, December 2009, pp.10063-10065 Tel:+86-551-5690963 5690964 基于Matlab 遗传算法和神经网络结合的函数逼近实现和测试 1 2 何正大 ，许玫 （ 中国药科大学基础部，江苏南京 ； 江苏正大天晴药业股份有限公司，江苏南京 ） 1. 210009 2. 210038 摘要：为了开发对科研实验数据的非线性关系精确建模工具，该文讨论了将遗传算法 GA 和神经网络算法结合，并使用Matlab 软件实 现计算过程。 针对一个非线性测试函数逼近问题，设计了Matlab 软件的GA 算法的实现过程，并实验测试分析了GADS 工具箱算子选 择和参数设置。 比较了单纯GA 方法和GA 结合Levenberg-Marquardt BP 方法局部寻优的效果。 结果表明实验中设计的基于Matlab 的GA 神经网络计算方案是一种有效的高精度模型，算法设计实现过程有指导意义，能为各领域提供有力复杂非线性建模工具。 关键词：神经网络；遗传算法；非线性函数逼近； ； Matlab GADS 中图分类号： 文献标识码： 文章编号： TP18 A 1009-3044(2009)35-10063-03 Nonlinear Function Approximation Based on Genetic Algorithm and Artificial Neural Network Implemented Using Matlab 1 2 HE Zheng-da , XU Mei (1.Department of Basic Sciences, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China; 2.Jiangsu Chia Tal-tianqing Pharmaceutical Co Ltd, Nanjing 210038, China) Abstract: In order to develop an exact non-linear relationship scientific experimental data modeling tool, the combination of genetic algo- rithm with artificial neural network and its realizations based on Matlab were discussed in this paper. To solve a nonlinear test function ap- proximation problem, an implementation process of the GA algorithm based on Matlab was designed. GA operators selection and parameter