===如资源质量问题，可半价退款，代下全网资源，价格公道==== 通过验证的遗传优化BP神经网络程序-C程序.doc 注：本程序是首先用遗传算法优化神经网络的权值和阈值，然后进行神经网络的学习运算。其中一些参数的值可以根据需要进行修改。神经网络结构是简单的三层结构，可以根据具体情况增加隐层，相应的更改程序。 遗传优化的BP神经网络是一种利用遗传算法改进反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的学习效率和性能的方法。在该程序中，首先通过遗传算法对神经网络的权重和阈值进行优化，随后进行神经网络的学习计算。这种方法有助于神经网络在训练过程中避免陷入局部最优，提高整体的泛化能力。 在C语言实现的这个遗传优化BP神经网络程序中，我们可以看到以下几个关键部分： 1. **种群管理**：`POPSIZE` 定义了种群的大小，即有多少个神经网络的权重和阈值组合。在这个例子中，种群大小被设定为20。每个个体代表一个神经网络的配置，由`chromlength`定义的染色体长度表示。 2. **网络结构**：神经网络采用三层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。
