prepared using Matlab, uses subject, see

整个算法分成三部分，第一个部分是神经网络整体结构的确定，然后是遗传算法对参数的优化，然后便是利用已经优化好的参数，利用神经网络进行预测。我们根据需要优化的权值以及阈值的数量确定算法个体的长度。个体通过适应度函数计算他们的适应度，根据适应度的大小，我们使用轮盘算法，确定他们的遗传，交叉还有变异等过程，优化以后的BP神经网络可以更好地收敛。

#ifndef _BINARY_TREE_H_INCLUDED#define _BINARY_TREE_H_INCLUDED#include #include templatestruct Bintree_node {T element;Bintree_node* lchild;Bintree_node* rchild;explicit Bintree_node(const T& elem=T(), Bintree_node* lchd=0, Bintree_node* rchd=0): element(elem), lchild(lchd), rchild(rchd) {}};templateclass Binary_tree {public:typedef Bintree_node* PBtn;Binary_tree();virtual ~Binary_tree();void clear();int depth() const;int size() const;virtual PBtn find(const T& elem) const=0;virtual void insert(const T& elem)=0;virtual void erase(const T& elem)=0;virtual void print(std::ostream& output) const=0;void print_tree(std::ostream& output) const;protected:

关于矩阵运算的代码类库，非常有用，请下载试一试！-matrix of the code library, very useful, please try downloading!

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/////////////////////////////////////////////////////////// // A*算法 最优寻路算法 // 算法是一种静态路网中求解最短路最有效的算法 // 1）公式表示为： f(n)=g(n)+h(n), 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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