使用matlab的神经网络工具箱实现粒子群优化的BPNN算法

1. 准备数据集
首先，我们需要准备数据集。可以使用MATLAB自带的鸢尾花数据集，该数据集包含了三个品种的鸢尾花（Setosa，Versicolor和Virginica）的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度的测量值。我们将使用这个数据集来训练我们的BPNN模型。

加载数据集

load fisheriris
inputs = meas';
targets = dummyvar(categorical(species))';

2. 构建BPNN模型
我们使用MATLAB的神经网络工具箱来构建BPNN模型。我们将使用5个隐藏层神经元，并使用sigmoid作为激活函数。我们还将使用粒子群优化算法来调整BPNN的权重和偏置。

创建BPNN模型

hiddenLayerSize = 5;
net = patternnet(hiddenLayerSize);

设置训练参数

net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

3. 粒子群优化算法
我们将使用MATLAB的粒子群优化算法来调整BPNN的权重和偏置。我们将设置10个粒子和100个迭代。

设置粒子群优化参数

options = psoptimset('Display','iter','UseParallel',true,'UseVectorized',false,'TolFun',1e-6,'MaxIter',100);
net = train(net,inputs,targets,'useParallel','yes','showResources','yes','useGPU','yes','trainingFcn',@trainscg,'trainParam',psoptimset('UseParallel',true,'MaxIter',100,'Display','iter','TolFun',1e-6));

4. 测试模型
我们将使用测试数据集来测试我们的模型。我们将输出模型的准确性。

测试模型

outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets,outputs);
performance = perform(net,targets,outputs);
view(net)
testIndices = net.divideParam.testInd;
testInputs = inputs(:,testIndices);
testTargets = targets(:,testIndices);
testOutputs = net(testInputs);
testPerformance = perform(net,testTargets,testOutputs)
plotconfusion(testTargets,testOutputs)