随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型如BP神经网络在处理复杂问题时展现出了强大的能力。然而，如何提升BP神经网络的学习效率与准确性成为了研究的重点之一。🌱

遗传算法作为一种启发式搜索方法，在解决优化问题上具有独特的优势。它通过模拟自然界中的进化过程，利用选择、交叉和变异等操作来寻找最优解。🌱

本研究将遗传算法应用于BP神经网络的权重调整过程中，旨在通过遗传算法的全局搜索能力，提高BP神经网络的学习效率和预测精度。经过多次实验验证，该方法在多个数据集上的表现均优于传统BP神经网络。🌱

通过结合遗传算法与BP神经网络，我们不仅提高了模型的性能，也为解决实际问题提供了新的思路和方法。🚀

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