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MATLAB中，在得到神经网络函数后，如何用遗传算法求得该函数的最小值？

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MATLAB2009a命令流：
ST=[5.224.0211.881350.00412.31
5.807.9638.073602.00376.83
0.818.3117.731476.00830.06
5.855.2741.19444.00975.70
4.051.5843.323122.001493.32
0.626.5446.861558.00745.65
1.784.5828.98966.00751.00
3.507.476.961616.00343.51
6.133.2515.69386.001000.00
6.187.2256.76528.00935.95
1.015.2111.073770.00591.61
6.213.6751.513826.002137.76
6.132.1334.262300.00849.12
3.111.5861.74238.001144.55
5.124.886.63938.00611.56
0.918.1528.501412.00777.82
2.708.078.343286.00624.50
5.867.2059.6760.001300.00
5.072.532.22172.001216.55
6.147.2348.45676.00822.19
4.202.7451.002596.00937.55
0.237.3154.092928.00550.45
5.441.826.992592.00987.93
5.986.4625.921804.00170.00
4.357.6917.552188.00245.76 ];
for m = 1:25
STAR(m,1:5)=ST(m,1:5);
end
%%对25组数据进行RBF拟合
p1=STAR(:,1:4);%训练样本的输入单元
t1=STAR(:,5);%训练样本的输出单元
P=p1';T=t1';%转置
[p,pp] = mapminmax(P);%数据归一化
[t,tt] = mapminmax(T);%数据归一化
spread=1;
goal=1e-5;
df=1;
mn=40;
net=newrb(p,t,goal,spread,mn,df);
%%%%%%%%%%%%%%%%%遗传算法
fit = @(x) sim(net,x);
options = gaoptimset('Generations',100,'PopulationSize',20,...
'CrossoverFraction', 0.8, 'ParetoFraction', 0.5);
[x fval] = ga(fit,4, [], [], [], [], [-1;-1;-1;-1], [1;1;1;1]);
x;
在最后遗传算法时总是说：
??? Error using ==> network.sim at 178
Inputs are incorrectly sized for network.
Matrix must have 4 rows.
以及一大堆错误了
求大侠们帮帮忙

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