网站开发 国际网站,商丘柘城做网站,长沙最新招聘,做书的网站有哪些内容目录 1.原理与思路2.设计与实现3.结果预测4.代码获取 1.原理与思路
【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路【智能算法】变色龙优化算法#xff08;CSA)原理及实现
2.设计与实现
数据集#xff1a; 数据集样本总数2000 多输入多输出#xff1a;样本特征24#xff… 目录 1.原理与思路2.设计与实现3.结果预测4.代码获取 1.原理与思路
【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路【智能算法】变色龙优化算法CSA)原理及实现
2.设计与实现
数据集 数据集样本总数2000 多输入多输出样本特征24标签类别4数据集样本总数2000。 求解问题维度
dim inputnum * hiddennum hiddennum*outputnum hiddennum outputnum ; % 维度适应度函数 f i t n e s s a r g m i n ( m s e ( T t r a i n e r r ) m e s ( T t e s t e r r ) ) fitnessargmin(mse(T_{train}err)mes(T_{test}err)) fitnessargmin(mse(Ttrainerr)mes(Ttesterr)) 部分代码如下
pop 50; %种群数量
maxIter 20; %最大迭代数
dim inputnum * hiddennum hiddennum*outputnum hiddennum outputnum; %维数
ub ones(1,dim); %变量上边界
lb -ones(1,dim); %变量下边界
fobj (x) fun(x); %目标函数
[Best_pos,Best_fitness ,Iter_curve,~,~] F_solve(pop, maxIter,ub,lb,dim,fobj); %求解程序结构
3.结果预测 4.代码获取
代码传送门
