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daidai0124木虫 (正式写手)
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【求助】神经网络和遗传算法结合求最优化问题
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由于本人专业是发酵工程,研究方向是发酵过程优化与控制,因研究需要学习了一些神经网络和遗传算法的知识,由于不是专门搞控制的,有些地方还不是很清楚,想请教各位大侠: 1:神经网络和遗传算法的结合,书上和网上的我大多都看了,好像主要利用遗传算法优化网络权值和结构等方面,我利用神经网络和遗传算法主要是想求反应的出最有条件,例如温度,时间pH值等值作为神经网络的输入量,建立网络,然后利用神经网络的模型作为遗传算法的适应性函数,利用遗传算法求出上面几个输入量的最优值!使反应达到最佳,这好像不属于上面提到的神经网络和遗传算法结合的范畴啊.不知道这样的程序怎么编啊? 2:神经网络的缺点是找到的最优值往往是局部最优,因此我想做一个比较:即单独利用神经网络求出最优值和利用神经网络和遗传算法结合求出的最优值为个比较,但是不知道怎么单单利用神经网络求出这个最优值!神经网络的模型都建立好了. [ Last edited by daidai0124 on 2009-3-17 at 16:36 ] |
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daidai0124
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daidai0124(金币+2,VIP+0):谢谢,我的思路就是这样的,现在网络都调试好了,关键是调用遗传算法工具箱不会,程序一搞就出错! 3-26 10:41
daidai0124(金币+2,VIP+0):谢谢,我的思路就是这样的,现在网络都调试好了,关键是调用遗传算法工具箱不会,程序一搞就出错! 3-26 10:41
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我不是研究遗传算法和神经网络的。不过以前用过一段时间，提点建议供参考，希望有帮助。 神经网络是用来模拟你的发酵过程的。如果你的发酵过程有直接的显式数学模型，神经网络就用不着了。如果没有，只有样本点，那么就要用神经网络来逼近这个数学模型。功能跟数学模型是一样的。其本身不是用来做优化的，需要跟其他的算法配合来实现优化功能，比如一些反馈修整的方法之类的。如果跟遗传算法结合，那么要用神经网络模型代替遗传算法中目标函数。也就是说，在遗传算法中，用来求目标函数值的公式或者子程序用神经网络的子程序代替。再详细点，就是遗传算法生成输入样本，每个样本含有温度、ph值之类的变量，进行优化时要计算每个样本对应的目标函数的值，输入该样本的温度、ph值等变量到神经网络模型子程序，然后获得函数值，再提供给遗传算法做判断。这样嵌套调用，就可以实现你要的优化。 |
3楼2009-03-25 18:32:29
daidai0124
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