神經網路遺傳演算法
㈠ 神經網路和遺傳演算法有什麼關系
遺傳演算法是一種智能優化演算法，神經網路是人工智慧演算法的一種。
可以將遺傳演算法用於神經網路的參數優化中。
㈡ 人工神經網路和遺傳演算法的異同
神經網路是根據實際輸出和期望輸出的差值來調整權重，最終使輸出接近期望輸出。
遺傳演算法是根據假設不停地進化，最終使假設變成真實值。
他們都是可以達到最終的決策目的。
㈢ 遺傳演算法是如何與BP神經網路結合起來解決生產中的實際問題的（MATLAB）
先自學一下遺傳演算法和模擬退火法，然後在考慮如何與BP結合起來的，試一下吧！
㈣ trainbr加遺傳演算法的神經網路！好處，或者行不行！
神經網路的設計要用到遺傳演算法，遺傳演算法在神經網路中的應用主要反映在3個方面：網路的學習，網路的結構設計，網路的分析。 1．遺傳演算法在網路學習中的應用在神經網路中，遺傳演算法可用於網路的學習。這時，它在兩個方面起作用 (1)學習規則的優化用遺傳演算法對神經網路學習規則實現自動優化，從而提高學習速率。 (2)網路權系數的優化用遺傳演算法的全局優化及隱含並行性的特點提高權系數優化速度。 2．遺傳演算法在網路設計中的應用用遺傳演算法設計一個優秀的神經網路結構，首先是要解決網路結構的編碼問題；然後才能以選擇、交叉、變異操作得出最優結構。編碼方法主要有下列3種： (1)直接編碼法這是把神經網路結構直接用二進制串表示，在遺傳演算法中，「染色體」實質上和神經網路是一種映射關系。通過對「染色體」的優化就實現了對網路的優化。 (2)參數化編碼法參數化編碼採用的編碼較為抽象，編碼包括網路層數、每層神經元數、各層互連方式等信息。一般對進化後的優化「染色體」進行分析，然後產生網路的結構。 (3)繁衍生長法這種方法不是在「染色體」中直接編碼神經網路的結構，而是把一些簡單的生長語法規則編碼入「染色體」中；然後，由遺傳演算法對這些生長語法規則不斷進行改變，最後生成適合所解的問題的神經網路。這種方法與自然界生物地生長進化相一致。 3．遺傳演算法在網路分析中的應用遺傳演算法可用於分析神經網路。神經網路由於有分布存儲等特點，一般難以從其拓撲結構直接理解其功能。遺傳演算法可對神經網路進行功能分析，性質分析，狀態分析。遺傳演算法雖然可以在多種領域都有實際應用，並且也展示了它潛力和寬廣前景；但是，遺傳演算法還有大量的問題需要研究，目前也還有各種不足。首先，在變數多，取值范圍大或無給定范圍時，收斂速度下降；其次，可找到最優解附近，但無法精確確定最擾解位置；最後，遺傳演算法的參數選擇尚未有定量方法。對遺傳演算法，還需要進一步研究其數學基礎理論；還需要在理論上證明它與其它優化技術的優劣及原因；還需研究硬體化的遺傳演算法；以及遺傳演算法的通用編程和形式等。
㈤ 遺傳神經網路演算法和神經網路演算法的區別
最本質的區別可以說是學習方法不同，或者說模型的優化方法不同。
前者應該是基於遺傳演算法進行網路權值的學習，而後者大都是採用反向傳播（BP）演算法進行權值學習，而這兩種演算法差異很大。建議你分別了解：
1）遺傳演算法
2）反向傳播演算法
㈥ 神經網路演算法 遺傳演算法 模糊演算法 哪個好
沒有哪種演算法更好的說法，因為每種演算法都有自己的優勢。只能說某種演算法在處理某種問題時，效果更好更合適。
神經網路不能說是一種演算法，它是一種數學網路結構，各神經元的權值、閾值是用某種訓練演算法計算出來的。神經網路適用於非線性系統，可用於難以用數學表達式來描述的系統。
遺傳演算法在全局尋優問題上效果很好，因其收斂速度較快，且不易陷入局部極小點。其中實數編碼法適合與神經網路結合，例如GA-BP神經網路。
模糊演算法可將一些難以量化的參數模糊處理，並且演算法較簡單，尤其是適用於專家經驗佔主要地位的系統，因為添加一條專家經驗只需往規則庫里添加一條語句即可。用這種演算法要注意區間不能劃得太寬，否則演算法太不精確。
㈦ 什麼時候使用遺傳演算法 vs 什麼時候使用神經網路
一個遺傳演算法 ( GA ) 搜索技術用於計算找到精確或近似優化和搜索問題的解決方案。神經網路是非線性統計數據建模工具。可以用來建模輸入和輸出之間復雜的關系，或者為數據中的查找模式 。當有一個條目的數量在不同的類中,神經網路可以"學習"分類項還沒有"看見"之前。 比如，人臉識別，語音識別。遺傳演算法可以執行定向搜索解決方案的空間。比如：查找兩點之間的最短路徑。
㈧ hopfield神經網路和遺傳演算法的不同點
兩者不同的地方非常多吖，或者說，兩者根本就沒有多少相同的。
hopfield網路，基本上是設置了一個機制，使每次能量都下跌。
而遺傳演算法，則非常的不同，是種群搜索的機制，先初始化一堆的解，然後每次按概述讓優秀解進入下一代（注意到，有可能有不優秀的也可以進入，而hopfield是每一代能量都會下跌），下一代再通過交叉和變異等機制，產生新的一代。由於每次競選下一代都會讓優秀的更大概率通過，所以按概率，每一代都會比上一代更優秀 ，就這樣，最後進化到中夠優秀的一代。
兩者同是通過數次跌代，最後趨於穩定。
但兩者不同，遺傳演算法是每一代是一個種群，而hopfield是一個個體。遺傳演算法每一代允許更差的情況，有助於跳出局部最成。而hopfield每次能量都是下跌的，有貪婪演算法的味道 ，一般不能跳出局部最優。
這樣。
《神經網路之家》
㈨ 關於神經網路，蟻群演算法和遺傳演算法
神經網路並行性和自適應性很強，應用領域很廣，在任何非線性問題中都可以應用，如控制、信息、預測等各領域都能應用。
蟻群演算法最開始應用於TSP問題，獲得了成功，後來又廣泛應用於各類組合優化問題。但是該演算法理論基礎較薄弱，演算法收斂性都沒有得到證明，很多參數的設定也僅靠經驗，實際效果也一般，使用中也常常早熟。
遺傳演算法是比較成熟的演算法，它的全局尋優能力很強，能夠很快地趨近較優解。主要應用於解決組合優化的NP問題。
這三種演算法可以相互融合，例如GA可以優化神經網路初始權值，防止神經網路訓練陷入局部極小且加快收斂速度。蟻群演算法也可用於訓練神經網路，但一定要使用優化後的蟻群演算法，如最大-最小蟻群演算法和帶精英策略。