基于秃鹰优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码
基于秃鹰优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码
文章目录
- 基于秃鹰优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码
- 1.鸢尾花iris数据介绍
- 2.数据集整理
- 3.秃鹰优化BP神经网络
- 3.1 BP神经网络参数设置
- 3.2 秃鹰算法应用
- 4.测试结果:
- 5.Matlab代码
摘要:本文主要介绍如何用秃鹰算法优化BP神经网络,利用鸢尾花数据,做一个简单的讲解。
1.鸢尾花iris数据介绍
本案例利用matlab公用的iris鸢尾花数据,作为测试数据,iris数据是特征为4维,类别为3个类别。数据格式如下:
| 特征1 | 特征2 | 特征3 | 类别 | |
|---|---|---|---|---|
| 单组iris数据 | 5.3 | 2.1 | 1.2 | 1 |
3种类别用1,2,3表示。
2.数据集整理
iris数据总共包含150组数据,将其分为训练集105组,测试集45组。如下表所示:
| 训练集(组) | 测试集(组) | 总数据(组) |
|---|---|---|
| 105 | 45 | 150 |
类别数据处理:原始数据类别用1,2,3表示为了方便神经网络训练,类别1,2,3分别用1,0,0;0,1,0;0,0,1表示。
当进行数据训练对所有输入特征数据均进行归一化处理。
3.秃鹰优化BP神经网络
3.1 BP神经网络参数设置
通常而言,利用智能算法一般优化BP神经网络的初始权值和阈值来改善BP神经网络的性能。本案例基于iris数据,由于iris数据维度不高,采用简单的BP神经网络。神经网络参数如下:

神经网络参数如下:
%创建神经网络
inputnum = 4; %inputnum 输入层节点数 4维特征
hiddennum = 10; %hiddennum 隐含层节点数
outputnum = 3; %outputnum 隐含层节点数
net = newff( minmax(input) , [hiddennum outputnum] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs = 200 ;
net.trainparam.goal = 0.01 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;
3.2 秃鹰算法应用
秃鹰算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/113775430
秃鹰算法的参数设置为:
popsize = 10;%种群数量Max_iteration = 15;%最大迭代次数
lb = -5;%权值阈值下边界
ub = 5;%权值阈值上边界
% inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum 为阈值的个数
% hiddennum + outputnum 为权值的个数
dim = inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum ;% inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum维度
这里需要注意的是,神经网络的阈值数量计算方式如下:
本网络有2层:
第一层的阈值数量为:4*10 = 40; 即inputnum * hiddennum;
第一层的权值数量为:10;即hiddennum;
第二层的阈值数量为:3*10 = 30;即hiddenum * outputnum;
第二层权值数量为:3;即outputnum;
于是可知我们优化的维度为:inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum = 83;
适应度函数值设定:
本文设置适应度函数如下:
f i t n e s s = a r g m i n ( T r a i n D a t a E r r o r R a t e + T e s t D a t a E r r o r R a t e ) fitness = argmin(TrainDataErrorRate + TestDataErrorRate) fitness=argmin(TrainDataErrorRate+TestDataErrorRate)
其中TrainDataErrorRate,TestDataErrorRate分别为训练集和测试集的错误分类率。适应度函数表明我们最终想得到的网络是在测试集和训练集上均可以得到较好结果的网络。
4.测试结果:
从秃鹰算法的收敛曲线可以看到,整体误差是不断下降的,说明秃鹰算法起到了优化的作用:



5.Matlab代码
相关文章:
基于秃鹰优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码
基于秃鹰优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码 文章目录 基于秃鹰优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.秃鹰优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 秃鹰算法应用 4.测试结果:5.M…...
C++笔记之std::future的用法
C笔记之std::future的用法 code review! 文章目录 C笔记之std::future的用法1.C中std::future和std::async总是一起出现吗?2.主要特点和用法3.一个完整的例子4.std::future 存放的是一个结果吗?5.cppreference——std::future 1.C中std::future和std::a…...
openssl学习——消息认证码原理
消息认证码原理 消息认证码(Message Authentication Code, MAC)是一种技术,它的原理是通过对消息和密钥进行特定的处理,生成一个固定长度的数据,这个数据就是消息认证码(MAC)。这个过程可以看作…...
Netty使用SslHandler实现加密通信-单向认证篇
引入依赖 <dependency><groupId>io.netty</groupId><artifactId>netty-all</artifactId><version>4.1.100.Final</version> </dependency>生成keystore.jks文件 keytool -genkeypair -alias your_alias -keyalg RSA -keysto…...
Jetpack:007-Kotlin中的Button
文章目录 1. 概念介绍2. 使用方法2.1 Button2.2 IconButton2.3 ElevatedButton2.4 OutlinedButton2.5 TextButton2.6 FloatingActionButton 3. 示例代码4. 内容总结 我们在上一章回中介绍了Jetpack中输入框相关的内容,本章回中将要介绍 Button。闲话休提࿰…...
opencv图形绘制2
目录 制作宣传语(中文) 制作宣传语(英文) 绘制标记 鼠标交互绘制十字线 鼠标交互绘制图形 鼠标交互制作几何画板 滚动条控制 鼠标事件练习 制作宣传语(中文) import cv2 import numpy as np from …...
“华为杯”研究生数学建模竞赛2019年-【华为杯】A题:无线智能传播模型(附优秀论文及Pyhton代码实现)(续)
目录 六、问题三的分析与建模 6.1 问题三的分析 6.2 问题三的建模 6.2.1 模型介绍...
爬虫 | 正则、Xpath、BeautifulSoup示例学习
文章目录 📚import requests📚import re📚from lxml import etree📚from bs4 import BeautifulSoup📚小结 契机是课程项目需要爬取一份数据,于是在CSDN搜了搜相关的教程。在博主【朦胧的雨梦】主页学到很多…...
nginx的location的优先级和匹配方式
nginx的location的优先级和匹配方式 在http模块中有server,server模块中有location,location匹配的是uri 在一个server中,会有多个location,如何来确定匹配哪个location niginx的正则表达式 ^ 字符串的起始位置 $ 字符串的…...
深入了解Spring Boot Actuator
文章目录 引言什么是ActuatorActuator的底层技术和原理端点自动配置端点请求处理端点数据提供端点数据暴露 如何使用Actuator添加依赖访问端点自定义端点 实例演示结论 引言 Spring Boot Actuator是一个非常强大且广泛使用的模块,它为Spring Boot应用程序提供了一套…...
【SQL】NodeJs 连接 MySql 、MySql 常见语句
1.安装 mysql npm install mysql 2.引入MySql import mysql from mysql 3.连接MySql const connection mysql.createConnection({host: yourServerip,user: yourUsername,password: yourPassword,database: yourDatabase })connection.connect(err > {if (err) {console…...
SSH 基础学习使用
什么是SSH 1.SSH SSH(Secure Shell) 是较可靠,专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议,利用 SSH 协议可以有效防止远程管理过程中的信息泄露问题。 实际应用中,主要用于保证远程登录和远程通信的安全&#…...
JavaFX: 使用本地openjfx包
JavaFX: 使用本地openjfx包 1、注释配置2、下载openjfx包3、导入openjfx的jar包 1、注释配置 build.gradle配置注释: 2、下载openjfx包 下载javaFx地址:https://gluonhq.com/products/javafx/ 3、导入openjfx的jar包...
【HCIA】静态路由综合实验
实验要求: 1、R6为ISP,接口IP地址均为公有地址,该设备只能配置IP地址之后不能再对其进行任何配置 2、R1-R5为局域网,私有IP地址192.168.1.0/24,请合理分配 3、R1、R2、R4,各有两个环回IP地址;R5,R6各有一…...
Django框架集成Celery异步-【2】:django集成celery,拿来即用,可用操作django的orm等功能
一、项目结构和依赖 study_celery | --user |-- models.py |--views.py |--urls.py |--celery_task |--__init__.py |--async_task.py |-- celery.py | --check_task.py | --config.py | --scheduler_task.py | --study_celery | --settings.py | --manage.py 依赖:…...
获取本地缓存数据修改后,本地缓存中的值也修改问题
获取本地缓存数据修改后,本地缓存中的值也修改问题 JAVA缓存,获取数据后修改,缓存中的数值也会修改,解决方法是创建新的对象再修改值比如使用BeanUtils.copyProperties()方法。如果值是List,可以使用两种方法解决循环…...
云开发校园宿舍/企业/部门/物业故障报修小程序源码
微信小程序云开发校园宿舍企业单位部门物业报修小程序源码,这是一款云开发校园宿舍报修助手工具系统微信小程序源码,适用于学校机房、公司设备、物业管理以及其他团队后勤部,系统为简单云开发,不需要服务器域名即可部署࿰…...
K邻近算法(KNN,K-nearest Neighbors Algorithm)
文章目录 前言应用场景欧几里得距离(欧氏距离)两类、单一属性(1D)两类、两种属性(2D)两类、两种以上属性(>3D) Examples in R再来一个补充一下什么是变量 什么是变量?…...
前端基础一:用Formdata对象来上传图片的原因
最近有人问:你是否能用json来传图片,其实应该这么理解就对了。 一、上传的数据体格式Content-Type 1.application/x-www-form-urlencoded 2.application/json 3.multipart/form-data 以上三种类型旨在告诉服务器需要接收的数据类型同事要…...
CSS的布局 Day03
一、显示模式: 网页中HTML的标签多种多样,具有不同的特征。而我们学习盒子模型、使用定位和弹性布局把内容分块,利用CSS布局使内容脱离文本流,使用定位或弹性布局让每块内容摆放在想摆放的位置,让网站页面布局更合理、…...
多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度
一、引言:多云环境的技术复杂性本质 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时,基础设施的技术债呈现指数级积累。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套:跨云网络构建数据…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...
椭圆曲线密码学(ECC)
一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学(Elliptic Curve Cryptography)是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统,由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA,ECC在相同安全强度下密钥更短(256位ECC ≈ 3072位RSA…...
Qt/C++开发监控GB28181系统/取流协议/同时支持udp/tcp被动/tcp主动
一、前言说明 在2011版本的gb28181协议中,拉取视频流只要求udp方式,从2016开始要求新增支持tcp被动和tcp主动两种方式,udp理论上会丢包的,所以实际使用过程可能会出现画面花屏的情况,而tcp肯定不丢包,起码…...
3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...
1.3 VSCode安装与环境配置
进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件,然后打开终端,进入下载文件夹,键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...
用docker来安装部署freeswitch记录
今天刚才测试一个callcenter的项目,所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...
基于TurtleBot3在Gazebo地图实现机器人远程控制
1. TurtleBot3环境配置 # 下载TurtleBot3核心包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git git clone -b noetic https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git git clone -b noetic-dev…...
深入浅出深度学习基础:从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用
文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么?1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用:基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...
