熵权法和bp神经网络结合代码

熵权法是一种常用的优化算法，它结合了信息论中的熵概念，用于确定BP神经网络中各权重的重要性。在训练过程中，通过计算每个节点的信息熵（不确定性度量），可以自适应地调整学习率，使得学习过程更侧重于不确定、贡献更大的部分。

下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何将熵权法和BP（Back Propagation，反向传播）神经网络结合起来：

import numpy as np

def entropy_weighting(weights):
    # 计算节点的熵值
    entropy = -np.sum(np.log(weights + 1e-8) * weights)
    return entropy

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate=0.1):
        self.weights_ih = np.random.randn(input_nodes, hidden_nodes)
        self.weights_ho = np.random.randn(hidden_nodes, output_nodes)

    def bp_train(self, inputs, targets, iterations, alpha):
        for _ in range(iterations):
            # 正向传播
            hidden_layer_output = np.dot(inputs, self.weights_ih)
            activation = sigmoid(hidden_layer_output)
            output_layer_output = np.dot(activation, self.weights_ho)

            # 计算误差
            error = targets - output_layer_output

            # 反向传播
            delta_o = error * sigmoid_derivative(output_layer_output)
            delta_h = np.dot(delta_o, self.weights_ho.T) * sigmoid_derivative(hidden_layer_output)

            # 更新权重，这里引入熵权法
            weight_decay = alpha * (entropy_weighting(self.weights_ih) + entropy_weighting(self.weights_ho))
            self.weights_ho += alpha * np.dot(activation.T, delta_o) + weight_decay
            self.weights_ih += alpha * np.dot(inputs.T, delta_h) + weight_decay

# 辅助函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1 - x)

# 使用示例
nn = NeuralNetwork(5, 4, 3)
inputs = ... # 输入数据
targets = ... # 目标数据
nn.bp_train(inputs, targets, 1000, learning_rate_with_entropy=alpha)

在这个例子中，`NeuralNetwork` 类中添加了一个 `bp_train` 函数，其中加入了熵权法调整学习率的部分。注意这只是一个简化版本，实际应用可能需要更多的错误处理和数据预处理步骤。