本文介绍了使用麻雀算法（SSA）优化深度置信网络（DBN）以提高数据回归多输出预测的准确性。通过MATLAB实现，SSA用于生成新解并更新DBN权重，从而避免梯度下降的局部最优问题。最终，训练好的SSA-DBN模型用于新数据的预测。辅助函数和SSA算法的具体实现需按需求调整。
基于麻雀算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）实现数据回归多输出预测
深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种强大的深度学习模型，常用于处理复杂的非线性数据。然而，DBN的训练过程通常是基于梯度下降算法的，这可能导致陷入局部最优解。为了克服这个问题，我们可以使用麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）来优化DBN的性能，从而提高数据回归多输出预测的准确性。
以下是使用MATLAB实现基于SSA-DBN进行数据回归多输出预测的示例代码：
% 步骤1：准备数据
% 假设我们有一个包含多个特征和多个输出的数据集
% X是输入特征矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
% Y是输出矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个输出
% 在这里，我们假设X和Y已经被正确加载和预处理
% 步骤2：定义SSA-DBN模型的参数
num_visible_units = size(
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