遗传算法bp神经网络原理,bp神经网络和遗传算法

遗传算法为什么可以优化bp神经网络？

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP神经网络

我不是大神文案狗。但可以给给意见。1，遗传算法不能改变BP神经网络准确率低的本质问题的。只能在一定程度上优化BP神经网络。2，你的数据是怎么增加的？由原来的80组数据基础上随意组合的？

还有你的输出结果是3个等级。期望输出是什么类型？预测输出是什么类型？你判断正确率的标准是什么？这些都会对正确率有影响。3，BP神经网络的正确率的提高可以通过：一，改变隐层的节点数。或增减隐层的层数。

最少一个隐层，最多2个。二，改变传递函数，一般隐层用tansig，输出层用linear或者tansig。4，最后的方法是不怎么重要的，就是数据的归一化，一般是归一化或不归一化都可以的，都试试。

我都是书本学过，做过点题目，只能给这些建议。

有没有用python实现的遗传算法优化BP神经网络的代码

。

下面是函数实现的代码部分：clcclearallcloseall%%加载神经网络的训练样本测试样本每列一个样本输入P输出T，T是标签%样本数据就是前面问题描述中列出的数据%epochs是计算时根据输出误差返回调整神经元权值和阀值的次数loaddata%初始隐层神经元个数hiddennum=31;%输入向量的最大值和最小值threshold=[0