GA_BP

代码说明：

  一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1.　网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 三、纯BP 　　主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 　　　　　　（2）bpfault.m 在MATLAB6.5上　为后来所加 (First, the direct training of BP network with GA the weight algorithm Main program: gafault.m It includes the following routines: 1. BP network initialization: nninit.m-- given P, T, R, S1, S2 2. Fitness calculation functions: gabpEval.m 3. Of genetic algorithms for the BP network codec corresponding weights, the threshold function: gadecod.m Second, with the GA first aim at the weight of BP network, and then direct the training of pure BP mixture of BP algorithm GA-BP Main program: gabpfault.m It includes the following routines: 1. Network initialization: nninit.m-- given P, T, R, S1, S2 2. Fitness calculation functions: gabpEval.m 3. Of genetic algorithms for the BP network codec corresponding weights, the threshold function: gadecod.m 3, pure BP Main program: (1) bpfault.m on the MATLAB5.2 (2) bpfault.m the MATLAB6.5 for the subsequently added )

文件列表：

GA训练BP网络的权重算法
......................\bpfault.m
......................\bppfault.m
......................\nninit.m
......................\readme.doc
......................\用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法
......................\........................................................\gabpEval.m
......................\........................................................\gabpfault.m
......................\........................................................\gadecod.m
......................\........................................................\nninit.m
......................\用GA直接训练BP网络的权重算法
......................\............................\gabpEval.m
......................\............................\gadecod.m
......................\............................\gafault.m
......................\............................\nninit.m
......................\遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究.doc