写一个粒子群优化bp神经网络二分类的matlab程序

以下是使用粒子群优化算法优化 BP 神经网络进行二分类的 Matlab 代码示例：

% 设置 BP 神经网络的参数
inputSize = 4;  % 输入层节点数
hiddenSize = 6; % 隐藏层节点数
outputSize = 1; % 输出层节点数

% 加载训练集数据
load iris_dataset;
inputs = irisInputs(1:4,:);
targets = irisTargets(1,:);

% 初始化粒子群算法的参数
numParticles = 20; % 粒子数
maxIterations = 100; % 最大迭代次数

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(x) bpnn_fitness(x, inputSize, hiddenSize, outputSize, inputs, targets);

% 运行粒子群算法进行优化
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', numParticles, 'MaxIterations', maxIterations);
[x, fval] = particleswarm(fitnessFunction, inputSize * hiddenSize + hiddenSize * outputSize, [], [], options);

% 使用最优参数构建 BP 神经网络
net = feedforwardnet([hiddenSize]);

% 设置 BP 神经网络的权重和偏置
W1 = reshape(x(1:inputSize * hiddenSize), inputSize, hiddenSize);
b1 = x(inputSize * hiddenSize + 1 : inputSize * hiddenSize + hiddenSize);
W2 = reshape(x(inputSize * hiddenSize + hiddenSize + 1 : end), hiddenSize, outputSize);
b2 = 0;
net.IW{1,1} = W1;
net.b{1} = b1;
net.LW{2,1} = W2;
net.b{2} = b2;

% 计算 BP 神经网络在训练集上的分类准确率
outputs = net(inputs);
outputs(outputs >= 0.5) = 1;
outputs(outputs < 0.5) = 0;
accuracy = sum(outputs == targets) / length(targets)

% 定义适应度函数
function f = bpnn_fitness(x, inputSize, hiddenSize, outputSize, inputs, targets)
    % 使用粒子群算法优化 BP 神经网络的参数
    net = feedforwardnet([hiddenSize]);

    % 设置 BP 神经网络的权重和偏置
    W1 = reshape(x(1:inputSize * hiddenSize), inputSize, hiddenSize);
    b1 = x(inputSize * hiddenSize + 1 : inputSize * hiddenSize + hiddenSize);
    W2 = reshape(x(inputSize * hiddenSize + hiddenSize + 1 : end), hiddenSize, outputSize);
    b2 = 0;
    net.IW{1,1} = W1;
    net.b{1} = b1;
    net.LW{2,1} = W2;
    net.b{2} = b2;

    % 计算 BP 神经网络在训练集上的分类准确率
    outputs = net(inputs);
    outputs(outputs >= 0.5) = 1;
    outputs(outputs < 0.5) = 0;
    accuracy = sum(outputs == targets) / length(targets);

    % 计算适应度值（最小化分类误差）
    f = 1 - accuracy;
end

注意，以上代码仅供参考，实际使用时需根据具体问题进行修改。