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本帖最后由 牛小贱 于 2014-3-28 10:50 编辑
小弟最近利用BP神经元网络建立了输入与输出之间的模型,现在将训练好的BP模型最为适应度函数,
利用遗传算法来求输出的最小值,请问如何将训练好的BP网络写成适应度函数呢?谢谢!附代码:
- function y1=gatrain(x1)
- x=xlsread('matlab-x.xls');
- y=xlsread('matlab-y.xls');
- [xn,minx,maxx,yn,miny,maxy]=premnmx(x,y);%数据归一化
- net=newcf(minmax(xn),[7,9,12,1],{'tansig','logsig','tansig','purelin'},'trainlm');
- net.trainParam.epochs=100000;
- net.trainParam.lr=0.005;
- net.trainParam.goal=0.1e-5;
- net=train(net,xn,yn);
- yn=sim(net,xn);
- syms a b c d e f g;
- x1=[a;b;c;d;e;f;g];% 定义未知变量
- x1n=tramnmx(x1,minx,maxx);
- y1n=sim(net,x1n);
- y1=postmnmx(y1n,miny,maxy);
复制代码 运行结果出现
One or more output arguments not assigned during call to 'E:\matlab\toolbox\nnet\nnet\@network\sim.m (simargs)
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