萤火虫优化BP神经网络分类的matlab代码
时间: 2023-09-26 11:15:02 浏览: 54
下面是使用萤火虫算法进行BP神经网络分类的 Matlab 代码示例:
```
% 导入数据
load iris_dataset;
x = irisInputs;
t = irisTargets;
% 初始化神经网络
net = feedforwardnet([5,3]);
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置迭代次数
net.trainParam.lr = 0.1; % 设置学习率
% 定义适应度函数
fitness = @(w) train_net(w, net, x, t);
% 调用萤火虫算法
n = 20; % 种群大小
m = 50; % 最大迭代次数
gamma = 0.5; % 最小光强
alpha = 0.2; % 吸引因子
beta0 = 1; % 亮度增益因子
beta = @(i) beta0 * exp(-alpha*i); % 计算亮度增益因子
pop = rand(n, net.numWeightElements); % 初始化种群
fitness_values = zeros(n, 1); % 初始化适应度值
for i = 1:n
fitness_values(i) = fitness(pop(i,:));
end
for i = 1:m
for j = 1:n
for k = 1:n
if fitness_values(j) < fitness_values(k)
r = norm(pop(j,:)-pop(k,:)); % 计算距离
beta_ = beta(i); % 计算亮度增益因子
I = fitness_values(j) + beta_ * exp(-gamma*r^2); % 计算亮度
pop(j,:) = pop(j,:) + rand(1, net.numWeightElements) * (pop(k,:)-pop(j,:)) * I; % 萤火虫移动
end
end
end
% 更新适应度值
for j = 1:n
fitness_values(j) = fitness(pop(j,:));
end
end
% 训练神经网络
net = setwb(net, pop(1,:)); % 设置权重
net = train(net, x, t);
% 测试神经网络
y = sim(net, x);
plotconfusion(t, y);
```
其中 `train_net` 函数用于计算神经网络的分类准确率,代码如下:
```
function acc = train_net(w, net, x, t)
net = setwb(net, w); % 设置权重
y = sim(net, x); % 计算输出
[~, label1] = max(t);
[~, label2] = max(y);
acc = sum(label1 == label2) / length(label1); % 计算准确率
end
```
注意:以上代码仅作为示例,实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。
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