【机器学习】基于萤火虫算法优化的BP神经网络分类预测(FA-BP)

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目录

    • 1.原理与思路
    • 2.设计与实现
    • 3.结果预测
    • 4.代码获取


1.原理与思路

  • 【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路
  • 【智能算法】萤火虫算法(FA)原理及实现

2.设计与实现

数据集:
多输入多输出:样本特征24,标签类别4。
求解问题维度:

dim =  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum ; % 维度

适应度函数:
f i t n e s s = a r g m i n ( m s e ( T t r a i n e r r ) + m e s ( T t e s t e r r ) ) fitness=argmin(mse(T_{train}err)+mes(T_{test}err)) fitness=argmin(mse(Ttrainerr)+mes(Ttesterr))
部分代码如下:

pop = 50; %种群数量
maxIter = 20; %最大迭代数
dim = inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum; %维数
ub = ones(1,dim); %变量上边界
lb = -ones(1,dim); %变量下边界
fobj = @(x) fun(x); %目标函数
[Best_pos,Best_fitness ,Iter_curve,~,~] = F_solve(pop, maxIter,ub,lb,dim,fobj); %求解

程序结构:
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3.结果预测

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4.代码获取

代码传送门

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