PSO分类算法(Matlab代码)

PSO神经网络分类

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应用介绍

PSO神经网络分类 % 所以,网络上没有适当的进化分类 Matlab 代码,% 决定用 PSO 做一个。% 此代码获取用于分类的数据输入,其中包含数据和 % 标签,并将其存储到“netdata”中。数据由 6% 类的 300 个样本组成,其中包括 40 个特征。您可以提取特征并将其%标记,因为它是监督模型。这些特征是从小物体图像中提取的SURF %特征。现在,系统是PSO%和典型浅层神经网络的组合。神经网络本身使系统的初始结构或主体占百分比,但PSO有责任在训练中对%神经元进行加权,进化算法的真正力量在这里呈现%。最后,将结果与SVM、KNN和TREE分类%算法作为混淆矩阵和最终识别精度进行比较。% 有三个重要参数,即“NH”(隐藏层数)、% “SwarmSize”和“MaxIteration”,它们显着影响 % 系统的性能。因此,为了获得所需的结果,您应该根据数据使用这些参数播放百分比。这里唯一的缺点是%标记是手动完成的,您可以自己轻松修复它,但它%是在训练的主要阶段之后。此代码可以扩展为使用其他进化算法(如 GA 或 DE)进行 % 训练。

文件列表(部分)

名称 大小 修改日期
fortest2.mat27.50 KB2021-12-31
Main.m2.53 KB2022-11-09
NetConstruct.m0.25 KB2021-12-31
NNCost.m0.16 KB2021-12-31
PSO Classification Algorithm.JPG209.31 KB2021-12-31
TrainPSO.m0.87 KB2021-12-31
PSO神经网络分类0.00 KB2022-11-09

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