泉州定制网站建设,wordpress调用指定分类的文章列表,wordpress百度云cdn,长沙网站建设网站推广微信营销目录 1.原理与思路2.设计与实现3.结果预测4.代码获取 1.原理与思路
【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路【智能算法】粒子群算法#xff08;PSO#xff09;原理及实现
2.设计与实现
数据集#xff1a; 多输入多输出#xff1a;样本特征24#xff0c;标签类别4… 目录 1.原理与思路2.设计与实现3.结果预测4.代码获取 1.原理与思路
【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路【智能算法】粒子群算法PSO原理及实现
2.设计与实现
数据集 多输入多输出样本特征24标签类别4。 求解问题维度
dim inputnum * hiddennum hiddennum*outputnum hiddennum outputnum ; % 维度适应度函数 f i t n e s s a r g m i n ( m s e ( T t r a i n e r r ) m e s ( T t e s t e r r ) ) fitnessargmin(mse(T_{train}err)mes(T_{test}err)) fitnessargmin(mse(Ttrainerr)mes(Ttesterr)) 部分代码如下
pop 50; %种群数量
maxIter 20; %最大迭代数
dim inputnum * hiddennum hiddennum*outputnum hiddennum outputnum; %维数
ub ones(1,dim); %变量上边界
lb -ones(1,dim); %变量下边界
fobj (x) fun(x); %目标函数
vmax 2*ones(1,dim);
vmin -2*ones(1,dim);
[Best_pos,Best_fitness ,Iter_curve,~,~] F_solve(pop, maxIter,ub,lb,dim,fobj); %求解程序结构
3.结果预测 4.代码获取
代码传送门
