融合黄金正弦的减法优化器算法(GSABO)优化BP神经网络matlab代码

融合黄金分割正弦波的减法优化器（Golden Section Asymptotic Bisection Optimization, GSABO）是一种用于改进梯度下降等传统优化算法的新型优化策略。它结合了黄金分割比例和正弦函数的优势，能够在搜索过程中更有效地找到局部最优解。

对于将GSABO应用于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的MATLAB代码示例，这里给出一个简化的版本。请注意，实际应用中可能需要更多的代码细节，如初始化、神经元结构设置以及损失函数计算等：

% 导入所需库
clear all;
close all;
clc;

% 定义黄金分割参数
golden_ratio = (sqrt(5) - 1) / 2; % 黄金分割比例

function [weights, biases] = gsabo_bp(neural_net, learning_rate, num_iterations)
    % 初始化权重和偏置
    weights = randn(size(neural_net.weights));
    biases = randn(size(neural_net.biases));

    % 设置优化参数
    max_iter = num_iterations;
    min_val = Inf; % 目标函数最小值初始设为无穷大
    best_weights = weights; % 最佳权重初始化

    for iter = 1:max_iter
        % 使用GSABO更新步骤
        golden_step_size = learning_rate * sin(iter * golden_ratio * pi);
        new_weights = weights - golden_step_size * gradient(neural_net);

        % 计算新权重下的损失并比较
        loss_new = compute_loss(new_weights, biases, neural_net.data);
        if loss_new < min_val
            min_val = loss_new;
            best_weights = new_weights;
        end
        
        % 更新权重
        weights = best_weights;
        
        % 满足一定条件后跳出循环，例如达到收敛阈值或迭代次数限制
        % ...
    end
end

% 假设你有compute_loss()和gradient()这两个函数来计算损失和梯度
% 你需要自定义这些函数，因为它们依赖于神经网络的具体架构和任务

% 示例用法
net = create_neural_network(); % 创建一个简单的BP神经网络实例
learning_rate = 0.1;
num_iterations = 1000;
[weights, biases] = gsabo_bp(net, learning_rate, num_iterations);

注意，这段代码只是一个框架，具体实现取决于你的神经网络模型、数据集、损失函数以及其它特定需求。