matlab使用神经网络工具箱和全局优化工具箱编写粒子群优化的BPNN

以下是使用MATLAB神经网络工具箱和全局优化工具箱编写粒子群优化的BPNN的步骤：

1. 导入数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。

2. 构建BPNN模型，并设置网络结构和训练参数。

3. 使用全局优化工具箱中的粒子群优化算法作为训练算法，优化BPNN模型的权重和偏置。

4. 在训练过程中，使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行模型评估和验证。

5. 根据模型的性能指标，如准确率、精度、召回率等，对模型进行调整和优化。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB实现粒子群优化的BPNN：

% 导入数据集
load iris_dataset;
x = irisInputs;
t = irisTargets;

% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(x,2),0.6,0.2,0.2);
xTrain = x(:,trainInd);
tTrain = t(:,trainInd);
xVal = x(:,valInd);
tVal = t(:,valInd);
xTest = x(:,testInd);
tTest = t(:,testInd);

% 构建BPNN模型
net = feedforwardnet([10,5]);
net.trainFcn = 'traingd';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.1;
net.divideFcn = '';
net.performFcn = 'mse';

% 粒子群优化
psoptions = optimoptions('particleswarm','SwarmSize',50,'MaxIterations',100,'Display','iter');
net_pso = train(net,xTrain,tTrain,[],[],[],'useParallel','yes','CheckpointFile','net_pso','trainlm','',psoptions);

% 模型评估
y = net_pso(xTest);
perf = perform(net_pso,tTest,y);
accuracy = sum(vec2ind(tTest)==vec2ind(y))/length(y);

% 显示结果
disp(['MSE: ',num2str(perf)]);
disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy)]);

在上面的代码中，我们使用了MATLAB的神经网络工具箱和全局优化工具箱，通过粒子群优化算法来训练BPNN模型，并使用测试集进行模型评估和验证。最后，我们计算了模型的MSE和准确率，并将结果显示在屏幕上。