使用鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据分类的MATLAB代码

code_welike

于 2023-08-05 04:23:09 发布

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文章标签：算法神经网络分类 matlab

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本文介绍了如何使用MATLAB结合鲸鱼优化算法(WOA)来优化BP神经网络，用于数据分类任务。文章通过经典Iris数据集为例，详细讲解了数据集准备、神经网络模型搭建、数据预处理、神经网络参数设置以及鲸鱼算法优化的步骤，并最终通过混淆矩阵评估分类效果。

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使用鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据分类的MATLAB代码

鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)是一种基于自然界鲸鱼群体行为的优化算法。该算法具有收敛速度快、易于实现等优点，在机器学习领域得到了广泛应用。本文旨在介绍使用鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据分类的MATLAB代码。

数据集准备

首先，我们需要准备一个数据集以进行训练和测试。本文以经典的Iris数据集为例进行演示。请先下载数据集并保存到本地的Matlab工作目录中。

神经网络模型搭建

接下来，我们需要建立一个神经网络模型。这里采用三层BP神经网络，其中输入层有4个节点，中间层有8个节点，输出层有3个节点。

inputSize = 4;    %输入层节点数
hiddenSize = 8;   %隐藏层节点数
outputSize = 3;   %输出层节点数
net = feedforwardnet([hiddenSize], 'traingdx');  %建立神经网络
net.trainParam.showWindow = false;              %关闭训练窗口显示 
net.divideFcn = '';                            %不对数据集进行划分
net.performFcn = 'mse';                        %使用

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