gusucode.com > MATLAB神经网络多个案例分析及详细源代码 > 源程序/案例27 遗传算法的优化计算——建模自变量降维/gadecod.m
function[W1,B1,W2,B2,val]=gadecod(x) global p t r s1 s2 W1=zeros(s1,r); W2=zeros(s2,s1); B1=zeros(s1,1); B2=zeros(s2,1); % 前r*s1个编码为W1 for i=1:s1 for k=1:r W1(i,k)=x(r*(i-1)+k); end end % 接着的s1*s2个编码(即第r*s1个后的编码)为W2 for i=1:s2 for k=1:s1 W2(i,k)=x(s1*(i-1)+k+r*s1); end end % 接着的s1个编码(即第r*s1+s1*s2个后的编码)为B1 for i=1:s1 B1(i,1)=x((r*s1+s1*s2)+i); end % 接着的s2个编码(即第r*s1+s1*s2+s1个后的编码)为B2 for i=1:s2 B2(i,1)=x((r*s1+s1*s2+s1)+i); end % 计算S1与S2层的输出 A1=tansig(W1*p,B1); A2=purelin(W2*A1,B2); % 计算误差平方和 SE=sumsqr(t-A2); % 遗传算法的适应值 val=1/SE;