用粒子群优化算法优化keras建立的bp神经网络，用python代码写出

以下是使用粒子群优化算法优化Keras建立的BP神经网络的Python代码：

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在此示例中，我们将使用MNIST手写数字数据集。

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical
from pyswarm import pso

# Load MNIST dataset
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# Reshape data to 1D array and normalize pixel values
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784).astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784).astype('float32') / 255

# Convert class vectors to binary class matrices
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

接下来，我们定义一个函数来建立BP神经网络模型。这个函数将作为我们的目标函数，以便粒子群优化算法可以优化模型的参数。

def create_model(params):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(params[0], input_dim=784, activation='relu'))
    model.add(Dense(params[1], activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

在这个函数中，我们接受一个参数列表作为输入，该列表包含我们要优化的模型参数。在这种情况下，我们只有两个参数：第一层和第二层的神经元数量。我们使用Keras的Sequential模型来定义BP神经网络，其中包含两个Dense层和一个Softmax层。我们使用ReLU激活函数来增加模型的非线性性。我们使用'adam'优化器和分类交叉熵作为损失函数来训练模型。最后，我们返回已编译的模型。

接下来，我们定义一个目标函数，它将调用我们的create_model函数，并使用训练数据训练模型并计算测试数据的准确性。

def objective_function(params):
    model = create_model(params)
    history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128, verbose=0)
    accuracy = history.history['val_acc'][-1]
    print('Accuracy:', accuracy, 'Params:', params)
    return -accuracy

在这个函数中，我们接受一个参数列表作为输入，该列表包含我们要优化的模型参数。我们使用create_model函数创建模型，并使用训练数据训练模型。我们计算测试数据的准确性，并返回其负值。这是因为粒子群优化算法是一个最小化算法，而我们的目标是最大化测试数据的准确性。

最后，我们使用pso函数来执行粒子群优化算法。

lb = [32, 32] # lower bounds for the number of neurons in each layer
ub = [256, 256] # upper bounds for the number of neurons in each layer
xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, swarmsize=10, maxiter=10)
print('Optimal parameters:', xopt, 'Accuracy:', -fopt)

在这个函数中，我们指定模型参数的下限和上限。我们使用pso函数来执行粒子群优化算法，并指定目标函数、参数下限、参数上限、粒子数量和最大迭代次数。最后，我们打印出最优参数和测试数据的最佳准确性。

完整代码如下：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical
from pyswarm import pso

# Load MNIST dataset
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# Reshape data to 1D array and normalize pixel values
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784).astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784).astype('float32') / 255

# Convert class vectors to binary class matrices
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

def create_model(params):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(params[0], input_dim=784, activation='relu'))
    model.add(Dense(params[1], activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

def objective_function(params):
    model = create_model(params)
    history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128, verbose=0)
    accuracy = history.history['val_acc'][-1]
    print('Accuracy:', accuracy, 'Params:', params)
    return -accuracy

lb = [32, 32] # lower bounds for the number of neurons in each layer
ub = [256, 256] # upper bounds for the number of neurons in each layer
xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, swarmsize=10, maxiter=10)
print('Optimal parameters:', xopt, 'Accuracy:', -fopt)