粒子群优化和重力搜索算法求解多层感知器（MLP）问题 MATLAB 代码

粒子群优化和重力搜索算法求解多层感知器（MLP）问题 MATLAB 代码

多层感知器（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种常用的神经网络模型，用于解决分类和回归等机器学习问题。粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称 PSO）和重力搜索算法（Gravity Search Algorithm，简称 GSA）是两种优化算法，可以用于训练 MLP 模型。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现粒子群优化和重力搜索算法来解决 MLP 问题。

首先，我们需要准备 MLP 的训练数据。假设我们有一个包含 N 个样本的数据集，每个样本包含 M 个特征和一个目标值。我们将数据集划分为输入矩阵 X 和目标向量 Y。其中，X 的大小为 N×M，Y 的大小为 N×1。

以下是使用粒子群优化算法训练 MLP 的 MATLAB 代码：

% 设置 MLP 的参数
inputSize = M;      % 输入层节点数
hiddenSize = 10;