基于金枪鱼群优化算法优化概率神经网络分类(TSO-PNN)附Matlab代码

原创于 2025-12-17 17:59:16 发布 · 133 阅读

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#算法 #神经网络 #分类

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🔥 内容介绍

一、核心基础：金枪鱼群优化算法与概率神经网络原理

（一）概率神经网络（PNN）核心原理与分类机制

概率神经网络（PNN）源于贝叶斯决策理论，是一种径向基函数神经网络，核心优势在于训练速度快、分类精度高、对噪声数据具有较强的容错性，适用于模式识别与分类任务。PNN的网络结构分为四层：1. 输入层：接收待分类样本的特征向量，神经元数量等于特征维度；2. 模式层：采用径向基函数（常用高斯函数）作为激活函数，每个神经元对应一个训练样本，计算输入样本与训练样本的相似度；3. 求和层：按类别对模式层输出结果求和，得到每个类别的概率密度估计；4. 输出层：通过竞争学习选择概率密度最大的类别作为分类结果。

PNN的分类性能高度依赖于平滑参数（σ）的选择：σ值过大，会导致径向基函数过于平滑，不同类别样本的概率密度曲线重叠严重，分类精度下降；σ值过小，会导致模型过拟合，对噪声数据敏感，泛化能力变差。在物流货物分类场景中，由于货物特征复杂多样，传统的经验设定或网格搜索方法难以确定最优σ值，导致PNN分类性能不稳定，难以适配实际应用需求。

（二）金枪鱼群优化算法（TSO）核心原理

金枪鱼群优化算法（TSO）灵感源于金枪鱼在海洋中的协作捕食行为，通过模拟其“螺旋觅食”“围捕攻击”“迁徙行为”三种核心行为实现全局寻优。TSO算法的核心优势在于：1. 全局寻优能力强，通过螺旋觅食扩大搜索范围，有效避免陷入局部最优；2. 收敛速度快，利用围捕攻击行为实现对最优解区域的快速定位与精细搜索；3. 鲁棒性好，对复杂优化问题的参数波动与环境干扰具有较强的适应能力；4. 参数设置简单，仅需调整种群规模与最大迭代次数，工程实现难度低。

TSO算法的核心迭代流程为：1. 初始化种群：将每个金枪鱼个体的位置编码为待优化参数（即PNN的平滑参数σ），随机生成N个金枪鱼个体组成初始种群；2. 适应度评估：定义适应度函数（如PNN分类准确率的倒数，或分类错误率），计算每个金枪鱼个体对应的适应度值，评估参数选择的优劣；3. 群体行为更新：根据螺旋觅食、围捕攻击、迁徙行为的数学模型，更新每个金枪鱼个体的位置，实现种群的全局与局部协同搜索；4. 终止判断：若达到最大迭代次数或适应度值收敛，则输出最优金枪鱼个体对应的参数值；否则重复步骤2-3。

（三）TSO优化PNN的适配性与核心逻辑

物流货物分类任务中，待分类样本的特征具有高维性、复杂性和多样性，PNN的平滑参数σ选择直接决定分类精度与泛化能力。传统参数优化方法（如经验法、网格搜索法）存在明显缺陷：经验法主观性强，难以适配多样的货物特征；网格搜索法计算复杂度高，且易陷入局部最优。TSO算法的全局寻优能力可精准解决PNN的参数优化问题，两者结合的核心逻辑是“TSO高效寻优+PNN精准分类”：通过TSO算法自适应优化PNN的平滑参数σ，替代传统的参数设定方式，提升PNN的分类精度与泛化能力；利用PNN的快速训练与强容错性优势，实现物流货物的高效分类，适配实际物流场景的实时性需求。

相较于其他优化方案（如PSO-PNN、GA-PNN），TSO-PNN的优势在于：TSO的螺旋觅食与围捕攻击机制能更好地平衡全局搜索与局部搜索，在提升寻优精度的同时加快收敛速度；同时，TSO对初始参数不敏感，鲁棒性更强，能适配物流场景中货物特征的动态变化，确保分类性能的稳定性。

下一部分将详细阐述TSO-PNN分类模型的核心构建过程，包括TSO的参数编码设计、适应度函数构建、优化迭代流程以及在物流货物分类场景中的具体适配方案。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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