matlab代码：用遗传算法来优化神经网络初始权值， 编程步骤主要分为以下几个部分：清空环境变量，网络结构确定，遗传算法参数初始化，迭代求解最佳初始阀值和权值，遗传算法结果分析，把最优初始阀值权值赋予网络预测，BP网络训练，BP网络预测。请展示该实验代码和实验结果并解释。

以下是用遗传算法来优化神经网络初始权值的 MATLAB 代码：

% 清空环境变量
clear all;
close all;
clc;

% 网络结构确定
n_input = 4;
n_hidden = 5;
n_output = 3;

% 遗传算法参数初始化
population_size = 50; % 种群大小
chromosome_length = (n_input+1)*n_hidden + (n_hidden+1)*n_output; % 染色体长度
crossover_rate = 0.8; % 交叉概率
mutation_rate = 0.01; % 变异概率
max_generation = 50; % 最大迭代次数

% 训练数据
load iris_dataset;
X = irisInputs';
Y = irisTargets';

% 迭代求解最佳初始阀值和权值
best_fitness = inf;
best_chromosome = [];
fitness_history = [];
for i = 1:max_generation
    
    % 种群初始化
    population = rand(population_size, chromosome_length);
    
    % 评估种群适应度
    fitness = zeros(population_size, 1);
    for j = 1:population_size
        chromosome = reshape(population(j,:), [n_input+1,n_hidden+n_output]);
        fitness(j) = evaluate_fitness(chromosome, X, Y);
    end
    
    % 记录历史最佳适应度和染色体
    [best_fitness_generation, best_index] = min(fitness);
    if best_fitness_generation < best_fitness
        best_fitness = best_fitness_generation;
        best_chromosome = population(best_index,:);
    end
    fitness_history = [fitness_history; best_fitness];
    
    % 选择、交叉、变异操作
    new_population = zeros(population_size, chromosome_length);
    for j = 1:2:population_size
        % 选择
        [parent1_index, parent2_index] = select(population, fitness);
        parent1 = population(parent1_index,:);
        parent2 = population(parent2_index,:);
        % 交叉
        if rand() < crossover_rate
            [child1, child2] = crossover(parent1, parent2);
        else
            child1 = parent1;
            child2 = parent2;
        end
        % 变异
        child1 = mutation(child1, mutation_rate);
        child2 = mutation(child2, mutation_rate);
        % 添加到新种群中
        new_population(j,:) = child1;
        new_population(j+1,:) = child2;
    end
    
    % 更新种群
    population = new_population;
end

% 遗传算法结果分析
best_chromosome = reshape(best_chromosome, [n_input+1,n_hidden+n_output]);
fprintf('Best fitness = %f\n', best_fitness);
fprintf('Best chromosome = \n');
disp(best_chromosome);

figure;
plot(fitness_history);
title('Fitness History');
xlabel('Generation');
ylabel('Fitness');

% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
net = feedforwardnet([n_hidden]);
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'softmax';
net.initFcn = 'initnw';
net.initFcnArgs{1} = best_chromosome;
net = init(net);

% BP网络训练
net.trainFcn = 'trainscg';
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;
[net, tr] = train(net, X', Y');

% BP网络预测
Y_pred = net(X');
plotconfusion(Y', Y_pred);

该代码使用遗传算法来优化神经网络的初始阈值和权值。主要分为以下几个部分：

1. 清空环境变量。

2. 确定神经网络结构，包括输入层、隐层和输出层的神经元数量。

3. 初始化遗传算法参数，包括种群大小、染色体长度、交叉概率、变异概率和最大迭代次数。

4. 加载训练数据，这里使用了鸢尾花数据集。

5. 迭代求解最佳初始阈值和权值。在每一代中，首先初始化种群，然后计算每个染色体的适应度，选择、交叉和变异操作生成新的种群。同时记录历史最佳适应度和染色体。

6. 分析遗传算法结果。输出最佳适应度和染色体，以及历史适应度曲线。

7. 把最优初始阈值和权值赋予神经网络预测。这里使用了 Matlab 自带的 `feedforwardnet` 函数，设置了两个层的激活函数分别为 `logsig` 和 `softmax`。

8. 使用 BP 算法训练神经网络。这里使用了 `trainscg` 算法，设置了迭代次数、误差目标和数据集分割比例。

9. 使用训练好的神经网络进行预测，并绘制混淆矩阵。