MATLAB遗传算法优化神经网络实现智能数据融合系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，结合遗传算法的全局搜索能力与神经网络的非线性拟合特性，优化网络结构与参数，提升多源异构数据融合的精度与效率，适用于传感器数据分析等场景。

详 情 说 明

基于遗传算法优化神经网络的智能数据融合系统

项目介绍

本项目旨在开发一种智能数据融合系统，通过结合遗传算法（GA）的全局搜索能力与神经网络（NN）的非线性拟合特性，实现对多源异构数据的有效融合。系统核心是利用遗传算法优化神经网络的初始权重、结构参数或关键超参数，从而提升数据融合模型的精度与训练效率。该系统可广泛应用于传感器数据融合、模式识别、时间序列预测、分类与回归分析等场景。项目附带详细的说明文档与参考文献，以帮助用户深入理解算法原理与应用方法。

功能特性

• 智能优化：利用遗传算法自动寻优，克服神经网络对初始参数敏感的缺点，避免陷入局部最优解。
• 高性能融合：优化的神经网络模型能够更准确地捕捉多源数据间的复杂非线性关系，提高融合结果的可靠性。
• 广泛适用性：支持对数值型、类别型及混合类型数据进行融合处理，适应多种应用场景需求。
• 结果全面：不仅输出融合后的数据或预测结果，还提供模型性能评估指标（如准确率、均方误差）及优化后的网络结构参数，便于分析与验证。
• 文档详尽：提供详细的算法原理说明和参考文献，降低用户的学习和使用门槛。

使用方法

1. 数据准备：将您的多源数据（如传感器读数、时序数据、图像特征等）进行预处理，并保存为MATLAB可读取的格式，例如.csv文件或.mat文件。确保数据被组织为矩阵或表格形式。
2. 参数配置：根据具体任务，在相应的脚本或函数中修改遗传算法和神经网络的参数设置，如种群大小、迭代次数、交叉变异概率、网络层数、激活函数等。
3. 运行系统：执行主程序文件以启动优化与融合过程。系统将自动加载数据，运行遗传算法优化神经网络，并完成数据融合或预测任务。
4. 结果获取：程序运行完毕后，将在命令行窗口和/或指定文件中输出融合结果、预测值、模型性能指标以及优化得到的最佳网络参数。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱、深度学习工具箱（具体需求取决于实现的神经网络类型）

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口和控制中心，主要负责协调整个数据融合流程。其核心功能包括：初始化系统参数与配置，调用数据加载与预处理模块，驱动遗传算法执行对神经网络权重或结构的优化搜索过程，构建并训练经优化的神经网络模型，利用训练好的模型对输入数据进行融合或预测计算，以及对最终结果进行评估与输出展示。