PSO-MLP代码matlab

以下是使用PSO算法训练MLP神经网络的Matlab代码示例：

% 加载数据
load iris_dataset.mat

% 初始化神经网络
net = feedforwardnet([5 3]);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 定义适应度函数
fitness = @(x) train_mlp_pso(x, net, inputs, targets);

% 运行PSO算法
nvars = net.numWeightElements;
lb = -1 * ones(1, nvars);
ub = 1 * ones(1, nvars);
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', 50, 'MaxIterations', 100);
[x, fval] = particleswarm(fitness, nvars, lb, ub, options);

% 将最优权重设置到神经网络中
net = setwb(net, x');

% 测试神经网络
outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets, outputs);
performance = perform(net, targets, outputs);

% 显示结果
fprintf('PSO-MLP算法的误差为: %f\n', performance);

其中，`train_mlp_pso`是一个自定义的函数，用于计算神经网络的适应度值。在这个函数中，我们使用了PSO算法来训练神经网络的权重和偏置。