贝叶斯神经网络的matlab代码

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）是一种神经网络模型，它使用贝叶斯推断进行训练，可以有效地处理数据不确定性和过拟合问题。下面是一个简单的Matlab代码示例，展示如何使用Matlab中的贝叶斯神经网络工具箱来实现BNN。

首先，我们需要加载数据集并将其分为训练集和测试集：

load iris_dataset
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(inputs,2),0.6,0.2,0.2);
trainInputs = inputs(:,trainInd);
trainTargets = targets(:,trainInd);
valInputs = inputs(:,valInd);
valTargets = targets(:,valInd);
testInputs = inputs(:,testInd);
testTargets = targets(:,testInd);

接下来，我们定义一个贝叶斯神经网络模型：

net = bayesianfit(trainInputs,trainTargets,'hidden',5);

其中，'hidden'参数指定了隐藏层的大小，这里设为5。bayesianfit函数将使用贝叶斯推断来训练网络。

然后，我们可以使用验证集来优化模型的参数：

net = bayesianopt(net,valInputs,valTargets);

最后，我们可以使用测试集来测试模型的性能：

outputs = bayesianpredict(net,testInputs);
mse = mean((testTargets-outputs).^2)

这里，bayesianpredict函数将使用训练后的网络来预测测试集的输出，mse变量将保存均方误差的值。

以上是一个简单的贝叶斯神经网络的Matlab实现示例，你可以根据自己的需要进行修改和扩展。