编写麻雀搜索算法优化bp神经网络分类的matlab代码

下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于演示如何使用麻雀搜索算法优化 BP 神经网络分类任务：

% 首先，我们需要准备一些数据用于分类
load fisheriris; % 加载鸢尾花数据集
X = meas'; % 将数据转换为行向量
Y = dummyvar(categorical(species))'; % 将标签转换为 one-hot 向量

% 然后，我们定义 BP 神经网络模型
hiddenSize = 10; % 隐藏层大小
net = feedforwardnet(hiddenSize); % 创建 BP 神经网络
net.trainFcn = 'trainscg'; % 设置训练函数
net.performFcn = 'crossentropy'; % 设置性能函数
net.divideFcn = 'dividerand'; % 设置数据划分函数
net.divideMode = 'sample'; % 设置数据划分模式
net.divideParam.trainRatio = 0.7; % 设置训练集比例
net.divideParam.valRatio = 0.15; % 设置验证集比例
net.divideParam.testRatio = 0.15; % 设置测试集比例

% 接下来，我们定义麻雀搜索算法的参数
n = 100; % 鸟群大小
maxIter = 50; % 最大迭代次数
alpha = 0.8; % 信息素挥发系数
beta = 1.2; % 信息素增强系数
gamma = 0.7; % 鸟群随机扰动系数
lb = -10; % 参数下界
ub = 10; % 参数上界

% 最后，我们使用麻雀搜索算法优化 BP 神经网络
options = optimoptions('particleswarm','Display','off');
fitnessfcn = @(x)nnEval(x,net,X,Y);
[xmin,fval,exitflag,output] = particleswarm(fitnessfcn,numel(net.weights),lb,ub,options);

% 定义函数：计算 BP 神经网络的分类准确率
function acc = nnEval(x,net,X,Y)
    net.weights = reshape(x,size(net.weights));
    net = train(net,X,Y);
    Ypred = net(X);
    [~,idx] = max(Ypred);
    [~,idx2] = max(Y);
    acc = mean(idx == idx2);
end

说明：

- 首先，我们加载鸢尾花数据集，并将其转换为行向量和 one-hot 向量。
- 然后，我们定义 BP 神经网络模型，并设置训练函数、性能函数、数据划分函数和数据划分比例。
- 接下来，我们定义麻雀搜索算法的参数，包括鸟群大小、最大迭代次数、信息素挥发系数、信息素增强系数、鸟群随机扰动系数、参数下界和参数上界。
- 最后，我们使用 MATLAB 自带的 `particleswarm` 函数来实现麻雀搜索算法，并在每次迭代中调用 `nnEval` 函数计算 BP 神经网络的分类准确率。