pso优化bp神经网络

资 源 简 介

编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和阈值进行训

详 情 说 明

在原文中，我编写了一个用于分类的pso优化bp神经网络程序。具体步骤如下：第一步，使用pso优化bp神经网络来获得最优的阈值和权值；第二步，将这些最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。在附件中，包含了数据和我编写的部分程序。其中，tiqushuju函数用于从文本中提取数据并构造样本集，mubiao函数用于构造期望输出。bp函数是我已经编写好的未使用pso优化的bp神经网络函数，而pso函数则是我编写的用于pso优化bp神经网络的函数。psobp函数则是使用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和阈值进行训练和测试的函数。然而，我发现使用粒子群优化bp网络的程序的训练效果和测试效果远不如仅使用bp的效果。