基于鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据分类

基于鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据分类

在本文中，我们将探讨如何使用鲸鱼算法优化BP神经网络来进行数据分类。我们将介绍鲸鱼算法的原理，并提供使用Matlab实现的源代码。

鲸鱼算法是一种启发式优化算法，灵感来源于鲸鱼的觅食行为。该算法通过模拟鲸鱼的群体行为来搜索最优解。鲸鱼算法具有全局搜索和快速收敛的特点，适用于解决复杂的优化问题。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于数据分类和模式识别任务中。然而，BP神经网络的性能很大程度上依赖于初始权重和偏差的设置。使用传统的随机初始化方法，很难得到最优的网络权重和偏差。因此，我们可以利用鲸鱼算法来优化BP神经网络的权重和偏差，以提高其分类性能。

在下面的代码中，我们将演示如何使用鲸鱼算法优化BP神经网络进行数据分类。

% 数据准备
load('data.mat'); % 加载训练数据和标签
inputData = data<