基于萤火虫算法优化BP神经网络实现数据分类

萤火虫算法（Firefly Algorithm）是一种基于自然界萤火虫行为的启发式优化算法，它模拟了萤火虫的闪烁行为和相互吸引的行为规律，被广泛应用于解决各种优化问题。在本文中，我们将介绍如何使用萤火虫算法优化BP（Backpropagation）神经网络，以实现数据分类的任务。

首先，让我们了解一下BP神经网络的基本原理。BP神经网络是一种常见的人工神经网络，它具有多层神经元和反向传播算法。它通过不断调整神经元之间的连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。BP神经网络在数据分类、模式识别和函数逼近等问题上具有良好的表达能力和泛化能力。

接下来，我们将介绍如何使用萤火虫算法优化BP神经网络的连接权重。假设我们有一个具有N个输入特征和M个输出类别的数据集。首先，我们需要定义BP神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。然后，我们初始化BP神经网络的连接权重，并将其展开为一个一维向量。这样，我们可以将优化问题转化为在解空间中搜索最优解的问题。

下面是使用Matlab实现基于萤火虫算法优化BP神经网络的示例代码：

% 设置BP神经网络的参数
inputSize = N;           % 输入层神经元数量
hiddenSize =