基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化BP神经网络分类研究(Matlab代码实现)
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目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化BP网络分类研究是一种将粒子群优化算法(PSO)与BP神经网络相结合的分类研究方法。该方法通过改进莱维飞行和混沌映射的方式,提高了PSO算法的搜索能力和收敛速度,进而提高了BP神经网络的分类准确率。
具体而言,该方法首先使用莱维飞行算法来更新粒子的速度和位置,以实现全局搜索。莱维飞行算法是一种模拟莱维飞行的随机搜索算法,具有较好的全局搜索能力。然后,通过引入混沌映射来调整粒子的速度和位置,以实现局部搜索。混沌映射是一种非线性动力学系统,具有较好的局部搜索能力。通过融合莱维飞行和混沌映射,该方法能够在全局和局部范围内进行有效的搜索和优化。
在PSO算法的基础上,该方法还结合了BP神经网络进行分类任务。BP神经网络是一种常用的分类算法,具有较好的学习和泛化能力。通过将PSO算法与BP神经网络相结合,该方法能够利用PSO算法的优化能力来自动调整BP神经网络的权值和阈值,从而提高分类准确率。
通过实验证明,基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化BP网络分类研究方法在分类任务中具有较好的性能。该方法能够有效地搜索和优化BP神经网络的参数,提高分类准确率,并且具有较好的收敛速度和稳定性。因此,该方法在实际应用中具有一定的研究和应用价值。
📚2 运行结果
部分代码:
%网络权值赋值
net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);%将w1由1行inputnum*hiddennum列转为hiddennum行inputnum列的二维矩阵
net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);%更改矩阵的保存格式
net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);%1行hiddennum列,为隐含层的神经元阈值
net.b{2}=reshape(B2,outputnum,1);
%网络训练
net=train(net,inputn,output_train);
an0=sim(net,XValidation);
predict_label=zeros(1,size(an0,2));
for i=1:size(an0,2)
predict_label(i)=find(an0(:,i)==max(an0(:,i)));
end
outputt=zeros(1,size(YValidation,2));
for i=1:size(YValidation,2)
outputt(i)=find(YValidation(:,i)==max(YValidation(:,i)));
end
accuracy=sum(outputt==predict_label)/length(outputt); %计算预测的确率
error=1-accuracy;
end
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。
[1]龚然,施文娟,朱振源.基于混沌映射和莱维飞行的黏菌优化算法[J].计算机与数字工程, 2023, 51(2):361-367.
[2]粱云杰.基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究[J].软件:教育现代化(电子版), 2013.
[3]张银雪,贾振红,刘子建.基于改进BP神经网络和粒子群优化算法的图像滤波方法的研究[J].光电子.激光, 2009(3):4.DOI:CNKI:SUN:GDZJ.0.2009-03-032.
🌈4 Matlab代码实现
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