主要內容包括：BP神經網絡算法工具箱三個函數功能與語法，BP神經網絡算法應用于非線性函數擬合與預測問題，遺傳算法三個算子與函數ga功能及語法，遺傳算法應用于尋求多個極值點的最小值解問題，遺傳算法優化BP神經網絡算法流程與3個模塊與程序分析，遺傳算法優化BP神經網絡算法求解擬合及預測問題，遺傳算法優化BP神經網絡算法分析自己實際數據與程序通用，GAOT工具箱函數處理GA優化BP分析預測及識別應用問題，

簡單用一個案例講解了matlab神經網絡 遺傳算法聯合應用

課程背景： 啟發式算法是一類在可接受的計算資源下尋找問題近似解的算法，它們通常用于解決復雜的優化問題，特別是在傳統算法難以應用或者效率不高的情況下。以下是啟發式算法的一些主要應用前景： 復雜系統優化：在工程、物流和供應鏈管理中，啟發式算法可以幫助優化復雜的系統設計和操作。 機器學習：在訓練機器學習模型時，啟發式算法可以用來選擇特征、優化模型參數或者神經網絡的結構。

適用于有一定matlab編程基礎的同學，想要快速學習多目標遺傳算法原理和matlab代碼。

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(RNN)算法基本概念、理論及實例步驟 5、RNN4_1循環神經網絡算法基本思想與應用領域（16分鐘） 6、RNN5_1神經網絡基本概念及記號解讀 （13分鐘） 7、RNN5_2層間輸入與輸出等式及誤差反向傳播（10鐘） 8、RNN5_3引入循環神經網絡原因及其算法特點（5分鐘） 9、RNN5_4循環神經網絡結構及信號流向（13分鐘） 10、RNN5_5RNN兩個實例介紹及假設與初始化問題

基于MATLAB平臺的GA-ELM，遺傳算法優化ELM預測。并和優化前后以及真實數值進行對比，確定結果。程序已經調通，可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

主要內容包括：神經網絡基本概念，BP神經網絡進行音樂信號識別分類及程序詳解(用語句型的程序同時用工具箱函數對比分析)，標準BP算法程序對比分析附加動量BP算法與變學習率BP算法，BP神經網絡算法的理論推導，BP神經網絡算法的MATLAB工具箱函數介紹及訓練窗口解讀，BP神經網絡作建模擬合預測，BP回歸預測分析未來幾天上證指數，BP神經網絡篩選主元空間降維，乳腺腫瘤診斷的建模及篩選主要影響因素，利用BP

基于matlab的生物地理的優化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。粒子群優化（PSO）、蟻群優化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL）。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。