基于侏儒猫鼬优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码

基于侏儒猫鼬优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码

文章目录

摘要:本文主要介绍如何用侏儒猫鼬算法优化BP神经网络,利用鸢尾花数据,做一个简单的讲解。

1.鸢尾花iris数据介绍

本案例利用matlab公用的iris鸢尾花数据,作为测试数据,iris数据是特征为4维,类别为3个类别。数据格式如下:

特征1 特征2 特征3 类别
单组iris数据 5.3 2.1 1.2 1

3种类别用1,2,3表示。

2.数据集整理

iris数据总共包含150组数据,将其分为训练集105组,测试集45组。如下表所示:

训练集(组) 测试集(组) 总数据(组)
105 45 150

类别数据处理:原始数据类别用1,2,3表示为了方便神经网络训练,类别1,2,3分别用1,0,0;0,1,0;0,0,1表示。

当进行数据训练对所有输入特征数据均进行归一化处理。

3.侏儒猫鼬优化BP神经网络

3.1 BP神经网络参数设置

通常而言,利用智能算法一般优化BP神经网络的初始权值和阈值来改善BP神经网络的性能。本案例基于iris数据,由于iris数据维度不高,采用简单的BP神经网络。神经网络参数如下:


图1.神经网络结构

神经网络参数如下:

matlab 复制代码
%创建神经网络
inputnum = 4;     %inputnum  输入层节点数 4维特征
hiddennum = 10;     %hiddennum  隐含层节点数
outputnum = 3;     %outputnum  隐含层节点数
net = newff( minmax(input) , [hiddennum outputnum] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;
%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs = 200 ;
net.trainparam.goal = 0.01 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;

3.2 侏儒猫鼬算法应用

侏儒猫鼬算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/127455123

侏儒猫鼬算法的参数设置为:

matlab 复制代码
popsize = 10;%种群数量
    Max_iteration = 15;%最大迭代次数
lb = -5;%权值阈值下边界
ub = 5;%权值阈值上边界
%  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum 为阈值的个数
%  hiddennum + outputnum 为权值的个数
dim =  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum ;%  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum维度

这里需要注意的是,神经网络的阈值数量计算方式如下:

本网络有2层:

第一层的阈值数量为:4*10 = 40; 即inputnum * hiddennum;

第一层的权值数量为:10;即hiddennum;

第二层的阈值数量为:3*10 = 30;即hiddenum * outputnum;

第二层权值数量为:3;即outputnum;

于是可知我们优化的维度为:inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum = 83;

适应度函数值设定:

本文设置适应度函数如下:
f i t n e s s = a r g m i n ( T r a i n D a t a E r r o r R a t e + T e s t D a t a E r r o r R a t e ) fitness = argmin(TrainDataErrorRate + TestDataErrorRate) fitness=argmin(TrainDataErrorRate+TestDataErrorRate)

其中TrainDataErrorRate,TestDataErrorRate分别为训练集和测试集的错误分类率。适应度函数表明我们最终想得到的网络是在测试集和训练集上均可以得到较好结果的网络。

4.测试结果:

从侏儒猫鼬算法的收敛曲线可以看到,整体误差是不断下降的,说明侏儒猫鼬算法起到了优化的作用:

5.Matlab代码

相关推荐
AI Echoes3 小时前
别再手工缝合API了!开源LLMOps神器LMForge,让你像搭积木一样玩转AI智能体!
人工智能·python·langchain·开源·agent
AI Echoes3 小时前
从零构建企业级LLMOps平台:LMForge——支持多模型、可视化编排、知识库与安全审核的全栈解决方案
人工智能·python·langchain·开源·agent
Coovally AI模型快速验证3 小时前
无人机小目标检测新SOTA:MASF-YOLO重磅开源,多模块协同助力精度飞跃
人工智能·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉·无人机
zskj_zhyl4 小时前
七彩喜智慧养老:科技向善,让“养老”变“享老”的智慧之选
大数据·人工智能·科技·物联网·机器人
微盛企微增长小知识4 小时前
企业微信AI怎么用才高效?3大功能+5个实操场景,实测效率提升50%
人工智能·企业微信
啦啦啦在冲冲冲4 小时前
解释一下roberta,bert-chinese和bert-case有啥区别还有bert-large这些
人工智能·深度学习·bert
deepdata_cn4 小时前
混合架构大型语言模型(Jamba)
人工智能·语言模型
居7然4 小时前
从零开始学大模型之预训练语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理·大模型
2401_897930064 小时前
PyTorch 中训练语言模型过程
人工智能·pytorch·语言模型