基于MATLAB的神经网络遗传算法在非线性函数极值寻优中的应用（含源码和数据）.rar

简介：
本资源提供了一个利用MATLAB实现神经网络与遗传算法结合的方法，用于求解非线性函数的极值问题。包含详细代码及实验数据，适用于科研和学习参考。 对于未知的非线性函数问题，仅依靠输入输出数据难以准确找到极值点。这类挑战可以通过神经网络与遗传算法相结合的方法来解决，利用前者强大的非线性拟合能力和后者高效的非线性寻优能力共同寻找最优解。 代码设计具有以下特点： - 参数化编程方式 - 灵活调整参数以适应不同需求 - 逻辑清晰、易于理解的编写思路 - 明确详细的注释说明 该资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的学生，可用于课程设计、期末项目或毕业论文的研究工作。 作者是一位资深算法工程师，在大公司拥有十年以上的工作经验。其专业领域涵盖Matlab、Python、C/C++及Java编程语言的应用与开发；同时在YOLO目标检测模型构建方面也有丰富实践经历。此外还擅长计算机视觉技术、智能优化算法研究以及神经网络预测分析等多个方向的仿真实验，同时也具备信号处理和图像识别等相关领域的专业知识技能。 该资源适用于需要进行复杂函数极值求解或相关领域研究的学生及研究人员使用。