贝叶斯正则化BP神经网络matlab代码

贝叶斯正则化的BP神经网络（Bayesian Regularization Backpropagation Neural Network），通常用于防止过拟合，在MATLAB中可以使用内置函数如`trainlm`结合自定义函数来实现。这里是一个简单的例子：

% 加载数据集
load iris; % 假设是鸢尾花数据集

% 准备输入和目标变量
inputs = meas;
targets = species;

% 设定网络参数
numInputs = size(inputs, 2);
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
numOutputs = length(unique(targets)); % 输出类别数

% 创建网络结构
net = patternnet(hiddenLayerSize, 'TransferFunction', 'logsig');

% 定义自定义训练函数，包括贝叶斯正则化项
function [error, grad] = customTrain(net, inputs, targets)
    % 使用trainlm函数进行训练，设置'BayesWidening'选项
    options = trainingOptions('bayeswrn');
    net = trainlm(net, inputs', targets', options);

    % 计算当前误差
    error = gsubtract(net.Y, targets);
    grad = net.trainPredictorGrad;
end

% 开始训练
[net, tr] = train(net, inputs', targets', 'MaxEpochs', 50, 'Plots', 'training-progress', ...
                    'TrainingFcn', @customTrain);

% 测试模型
outputs = net(inputs);
predictedTargets = vec2ind(outputs); % 转换为最接近的类别

% 查看性能
confMat = confusionmat(targets, predictedTargets);
accuracy = sum(diag(confMat)) / numel(confMat);

%