分类通用|PSO-RBF多变量分类预测|粒子群-径向基函数神经网络|Matlab

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

二、实际运行效果： 

三、方法原理介绍：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与RBF(径向基函数神经网络)结合，进行多输入数据分类预测。(输入个数可自行指定)

• 示例的输入训练数据包含12个特征，1个响应值（数据自动归一化）

• 通过PSO算法优化RBF的：中心点参数、宽度参数、输出权重三个参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果： 

三、方法原理介绍：

RBF神经网络是一种三层前馈网络，由输入层、隐含层和输出层组成。其核心思想是通过非线性映射将输入数据转换到高维空间，并在该空间中实现线性分类或函数逼近。隐含层使用径向基函数（如高斯函数）作为激活函数，其特点是仅对局部区域敏感，即当输入数据靠近某个中心点时，该神经元的响应较强，反之则较弱，网络结构与工作原理如下：

• 输入层：接收数据并传递到隐含层，节点数量与输入特征维度一致。

• 隐含层：每个神经元对应一个中心点（通过聚类或随机选择确定），以输入数据与中心点的欧氏距离为参数，通过径向基函数（如高斯函数）计算输出。隐含层的作用是将低维非线性问题映射到高维空间，使其线性可分。

• 输出层：对隐含层输出进行线性加权求和，得到最终结果。输出层的权重可通过最小二乘法直接求解，避免了迭代优化。

四、完整程序下载：