写一个粒子群优化bp神经网络二分类的matlab程序

以下是一个基于粒子群优化算法的BP神经网络二分类的MATLAB程序，其中使用了自带的“patternnet”函数进行BP神经网络的训练和测试，同时使用了“particleswarm”函数进行粒子群优化算法的实现。

% 读取数据
load iris_dataset.mat; % 加载数据集
inputs = irisInputs'; % 输入数据
targets = irisTargets(1,:)'; % 目标数据

% 构建BP神经网络模型
net = patternnet(10); % 隐藏层节点数为10
net.divideFcn = ''; % 不使用自动分割数据集（使用全部数据进行训练）
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口

% 定义适应度函数
fitness_func = @(x) -mean((round(net(x, inputs)) - targets) .^ 2);

% 粒子群优化算法的参数设置
options = optimoptions('particleswarm', ...
    'SwarmSize', 50, ...
    'MaxIterations', 100, ...
    'FunctionTolerance', 1e-6, ...
    'Display', 'iter');

% 运行粒子群优化算法
[x, fval] = particleswarm(fitness_func, net.numWeightElements, [], [], options);

% 将优化后的权重矩阵赋值给BP神经网络模型
net = setwb(net, x);

% 测试BP神经网络模型
outputs = round(net(inputs));

% 输出结果
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', sum(outputs == targets) / length(targets) * 100);

值得注意的是，上述程序仅为一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体问题进行适当的修改和调整。