谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱，所有文件名改为小写了，亲测可用

基于罗丹明6G 的分子荧光原理，通过对比不同实验条件下得到的罗丹明6G 荧光光谱，得出pH 为1条件下的相对荧光强度最大。罗丹明6G 试剂中加入钼酸铵、磷酸二氢钾、硫酸试剂生成络合物后，罗丹明6G 的相对荧光强度值有所下降，在一定范围内表现出线性关系，罗丹明6G 荧光峰的位置没有发生变化。基于遗传算法-逆向误差传播(GA-BP)神经网络构建了输入节点数为36×18的矩阵、输出节点数为1×18的矩阵、以检测磷酸盐浓度为目的的非线性模型。网络训练中，误差精度为10-3，输出与期望的相关系数为0.998，网络预测中，平均回收率为99%，平均标准偏差值为1.79%，达到了理想的检测效果。证明此网络适用于检测0~2.00 mg/L 的磷酸盐溶液。提供了一种快速、有效检测磷酸盐浓度的方法，有助于环境检测技术的发展和应用。

智能优化算法车间调度

人工智人-家居设计-基于GA-BP的数据融合技术及其在智能灯光系统中的应用.pdf

人工智人-家居设计-基于GA和FNN的智能PID控制研究及应用.pdf

人员密集场所消防安全管理GA 654--2006.pdf

基于粒子群优化算法的BP网络模型在径流预测中的应用.pdf

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现.pdf

特征提取和BP网络识别 蔬菜分类 水果分类 等

黄金价格受多种因素影响，具有高度的非线性和随机特征。 一些传统的预测方法过分强调线性关系，而另一些则忽略了价格随机性。 预测误差相对较大。 因此，提出了一种基于主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）的BP神经网络模型，用于黄金价格的短期预测。 BP可以建立金价预测模型。 遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值，克服了BP算法容易陷入局部极小的缺点。 PCA可以有效简化网络输入变量并加快收敛速度​​。 结果表明，与GA-BP和BP相比，PCA-GA-BP神经网络模型的收敛速度更快，金价预测的预测精度更高。