基于遗传算法优化的GRNN数据分类实现（MATLAB源码）

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的优化方法，它可以用于优化神经网络的参数。在本文中，我们将使用遗传算法优化广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）的参数，以实现数据分类任务。

首先，我们需要准备一些MATLAB的工具箱和函数，包括Neural Network Toolbox和Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox。确保这些工具箱已经安装并加载到MATLAB环境中。

接下来，我们将介绍如何实现基于遗传算法优化的GRNN数据分类，并提供相应的MATLAB源代码。

步骤1：数据准备和预处理
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入特征和相应的类别标签。确保数据集已经被正确加载到MATLAB中，并进行必要的预处理操作，如特征归一化或标准化。

步骤2：GRNN模型的定义
在MATLAB中，我们可以使用Neural Network Toolbox来定义GRNN模型。GRNN是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的神经网络模型，它能够非常有效地处理分类任务。

下面是一个示例的GRNN模型定义代码：

net = newgrnn(input