资源简介
利用鱼群算法优化BP神经网络权值,本代码包括完整的鱼群算法,BP神经网络算法和运行数据,可以直接运行。
代码片段和文件信息
%读取训练数据
[f1f2f3f4class] = textread(‘trainData.txt‘ ‘%f%f%f%f%f‘150);
%特征值归一化
%[inputminImaxI] = premnmx( [f1 f2 f3 f4 ]‘) ;
[inputinputps]=mapminmax([f1 f2 f3 f4 ]‘);
%构造输出矩阵
s = length( class ) ;
output = zeros( s 3 ) ;
for i = 1 : s
output( i class( i ) ) = 1 ;
end
%构建神经网络
net = newff( minmax(input) [7 3] { ‘logsig‘ ‘purelin‘ } ‘traingdx‘ ) ;
%鱼群算法优化权值和阈值
[nete_iterpassed_times]=af_lwb(netinputoutput);
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs = 500 ;
net.trainparam.goal = 0.01 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;
%开始训练
net = train( net input output‘ ) ;
%读取测试数据
[t1 t2 t3 t4 c] = textread(‘testData.txt‘ ‘%f%f%f%f%f‘150);
%测试数据归一化
[testInputtestInputps]=mapminmax([t1t2t3t4]‘);
%仿真
Y = sim( net testInput );
%统计识别正确率
[s1 s2] = size( Y ) ;
hitNum = 0 ;
for i = 1 : s2
[m Index] = max( Y( : i ) ) ;
if( Index == c(i) )
hitNum = hitNum + 1 ;
end
end
sprintf(‘识别率是 %3.3f%%‘100 * hitNum / s2 )
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2017-10-27 15:08 AF_BP\
目录 0 2017-10-26 20:23 AF_BP\@AF_init\
文件 488 2017-10-26 19:34 AF_BP\@AF_init\AF_foodconsistence.m
文件 424 2017-10-26 16:38 AF_BP\@AF_init\AF_init.m
文件 134 2017-10-26 19:42 AF_BP\@AF_init\dstc.m
文件 691 2017-10-26 20:08 AF_BP\@AF_init\evaluate.m
文件 1217 2017-10-26 20:08 AF_BP\@AF_init\follow.m
文件 356 2017-10-26 18:46 AF_BP\@AF_init\get.m
文件 212 2017-10-26 20:28 AF_BP\@AF_init\move.m
文件 1122 2017-10-26 20:27 AF_BP\@AF_init\prey.m
文件 429 2017-10-26 18:46 AF_BP\@AF_init\set.m
文件 1557 2017-10-26 20:29 AF_BP\@AF_init\swarm.m
文件 1115 2017-10-27 14:14 AF_BP\af_bp.m
文件 2455 2017-10-27 15:07 AF_BP\af_lwb.m
文件 0 2017-10-26 16:24 AF_BP\net.B
文件 1349 2011-07-10 13:38 AF_BP\testData.txt
文件 2708 2011-07-10 13:42 AF_BP\totalData.txt
文件 1359 2011-07-10 13:39 AF_BP\trainData.txt
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