思维进化算法应用于优化BP神经网络的初始权值和阈值

思维进化算法应用于优化BP神经网络的初始权值和阈值

function initpop = initpop_generate（popsizeS1S2S3PT）

% 编码长度（权值/阈值总个数）
S = S1*S2 + S2*S3 + S2 + S3;

% 预分配初始种群数组
initpop = zeros（popsizeS+1）;

for i = 1:popsize
    % 随机产生一个个体[-11]
    x = rand（1S）*2 - 1;
    
    % 前S1*S2个编码为W1（输入层与隐含层间权值）
    temp = x（1:S1*S2）;
    W1 = reshape（tempS2S1）;
    
    % 接着的S2*S3个编码为W2（隐含层与输出层间权值）
    temp = x（S1*S2+1:S1*S2+S2*S3）;
    W2 = reshape（tempS3S2）;

    % 接着的S2个编码为B1（隐含层神经元阈值）
    temp = x（S1*S2+S2*S3+1:S1*S2+S2*S3+S2）;
    B1 = reshape（tempS21）;

    %接着的S3个编码B2（输出层神经元阈值）
    temp = x（S1*S2+S2*S3+S2+1:end）;
    B2 = reshape（tempS31）;
    
    % 计算隐含层神经元的输出
    A1 = tansig（W1*PB1）;
    % 计算输出层神经元的输出
    A2 = purelin（W2*A1B2）;
    % 计算均方误差
    SE = mse（T-A2）;
    % 思维进化算法的得分
    val = 1 / SE;
    % 个体与得分合并
    initpop（i:） = [x val];
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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