采用pso-bp神经网络训练好模型后，6输入2输出，如何进行工艺参数优化即找到最佳解的集合，请给出代码

在采用PSO（粒子群优化）和BP（反向传播）神经网络进行工艺参数优化时，通常需要以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要有针对特定工艺过程的数据集，包括六个输入变量和两个输出变量。数据集应该已经被预处理和归一化。

2. **构建模型**：使用Python库如TensorFlow或PyTorch构建一个包含两层隐藏层的BP神经网络，并使用PSO算法作为优化器。这涉及初始化粒子（每个粒子代表一组工艺参数），网络结构，以及优化函数（如MSE损失）。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from pyswarm import pso

# 假设你已经定义了神经网络结构和激活函数
class Net(tf.keras.Model):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim1, hidden_dim2, output_dim):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim1, activation='relu')
        self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim2, activation='relu')
        self.out = tf.keras.layers.Dense(output_dim)

    def call(self, inputs):
        x = self.fc1(inputs)
        x = self.fc2(x)
        return self.out(x)

def optimize_parameters(particles, nn, data, epochs=100):
    # 使用PSO优化器
    best_cost, best_params = pso(func=objective, bounds=bounds, swarmsize=len(particles), maxiter=epochs)

    # 将优化后的参数应用到网络中
    nn.set_weights(best_params)

    return best_params, best_cost

# 假设input_data是特征矩阵，output_data是目标值
nn = Net(6, 10, 5, 2)  # 定义网络结构
particles = ...  # 初始化粒子（工艺参数）
bounds = [(param_min, param_max) for param_min, param_max in zip(input_data.min(axis=0), input_data.max(axis=0))]

3. **评估与优化**：
- 定义`objective`函数，计算网络预测结果与实际输出之间的误差，例如：

     def objective(params):
         nn.set_weights(params)
         predictions = nn.predict(input_data)
         loss = mean_squared_error(output_data, predictions)
         return loss

- 运行PSO算法并返回最优参数和对应的最小成本。

4. **找到最佳解的集合**：虽然PSO算法通常返回全局最优解，但在某些情况下可能会得到局部最优。为了探索更多可能的解决方案，可以运行多次算法，每次从上一次的结果出发，或者调整参数设置。