用MATLAB写一个遗传算法优化的BP神经网络分类算法

以下是一个简单的用遗传算法优化BP神经网络分类的MATLAB代码：

% 定义遗传算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
num_generations = 100; % 迭代次数
mutation_rate = 0.01; % 变异率
crossover_rate = 0.8; % 交叉率

% 定义BP神经网络参数
hidden_layer_size = 10; % 隐藏层大小
learning_rate = 0.01; % 学习率

% 加载数据
load iris_dataset;
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 定义适应度函数
fitness_func = @(pop) evaluate_fitness(pop, inputs, targets, hidden_layer_size, learning_rate);

% 初始化种群
pop = initialize_population(pop_size, numel(inputs), numel(targets), hidden_layer_size);

% 迭代遗传算法进行优化
for i = 1:num_generations
    % 计算适应度
    fitness = fitness_func(pop);

    % 选择
    parents = select_parents(pop, fitness);

    % 交叉
    offspring = crossover(parents, crossover_rate);

    % 变异
    offspring = mutate(offspring, mutation_rate);

    % 合并种群
    pop = [parents; offspring];

    % 保留最佳个体
    [~, idx] = max(fitness);
    best_individual = pop(idx, :);

    % 输出当前迭代的最佳适应度
    fprintf('Generation %d: Best fitness = %f\n', i, fitness(idx));

    % 更新BP神经网络权重
    net = update_network(best_individual, inputs, targets, hidden_layer_size, learning_rate);
end

% 使用最优个体测试BP神经网络分类效果
outputs = net(inputs);
[~, predicted_labels] = max(outputs);
accuracy = sum(predicted_labels == find(targets)) / numel(targets) * 100;
fprintf('Classification accuracy = %f%%\n', accuracy);

其中，`initialize_population`函数用于初始化种群，`evaluate_fitness`函数用于计算适应度，`select_parents`函数用于选择父代，`crossover`函数用于交叉，`mutate`函数用于变异，`update_network`函数用于更新BP神经网络的权重。这些函数的具体实现可以根据具体情况进行编写。