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基于遗传算法优化的径向基函数神经网络函数跟踪系统MATLAB实现

本项目提供一种集成遗传算法与径向基函数神经网络的函数跟踪解决方案。通过GA优化RBFNN的连接权值、中心向量及宽度参数，提升模型收敛精度与泛化能力，适用于非线性系统建模与函数逼近研究。

本项目实现了一个集成了遗传算法(GA)和径向基函数神经网络(RBFNN)的智能函数跟踪系统。系统通过遗传算法对RBFNN的关键参数（连接权值、中心向量和宽度）进行全局优化，显著提升了函数跟踪的精度和收敛性能。项目包含完整的建模、优化、测试和可视化流程，为函数逼近问题提供了有效的解决方案。

主程序文件集中实现了系统的核心功能，包括：初始化网络结构和算法参数、生成训练测试数据、执行遗传算法优化RBFNN参数、训练与验证优化前后网络模型、计算多项性能评价指标、以及生成跟踪效果对比图和优化过程收敛曲线等可视化结果。该文件通过模块化设计集成了完整的函数跟踪流程。