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丿無鋒丶丶新蟲 (初入文壇)
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遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值
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我從網(wǎng)上下了一個遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序，可是運行后總出現(xiàn)錯誤，不知道哪里錯了，請大俠們幫忙給我檢查一下；源代碼如下： 程序一：GA訓(xùn)練BP權(quán)值的主函數(shù) function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 使用遺傳算法對BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值進行優(yōu)化，再用BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) %-------------------------------------------------------------------------- %數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); %創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò) net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %下面使用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隱含層節(jié)點數(shù) S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遺傳算法編碼長度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%種群規(guī)模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化種群 gen=100;%遺傳代數(shù) %下面調(diào)用gaot工具箱，其中目標(biāo)函數(shù)定義為gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]); %繪收斂曲線圖 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); figure(2) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness'); %下面將初步得到的權(quán)值矩陣賦給尚未開始訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò) [W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x); net.LW{2,1}=W1; net.LW{3,2}=W2; net.b{2,1}=B1; net.b{3,1}=B2; XX=P; YY=T; %設(shè)置訓(xùn)練參數(shù) net.trainParam.show=1; net.trainParam.lr=1; net.trainParam.epochs=50; net.trainParam.goal=0.001; %訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) net=train(net,XX,YY); 程序二：適應(yīng)值函數(shù) function [sol, val] = gabpEval(sol,options) % val - the fittness of this individual % sol - the individual, returned to allow for **rckian evolution % options - [current_generation] load data2; nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隱含層節(jié)點數(shù) S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遺傳算法編碼長度 for i=1:S, x(i)=sol(i); end; [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x); 程序三：編解碼函數(shù) function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x) load data2; nntwarn off; XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隱含層節(jié)點數(shù) S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遺傳算法編碼長度 % 前R*S1個編碼為W1 for i=1:S1, for k=1:R, W1(i,k)=x(R*(i-1)+k); end end % 接著的S1*S2個編碼（即第R*S1個后的編碼）為W2 for i=1:S2, for k=1:S1, W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1); end end % 接著的S1個編碼（即第R*S1+S1*S2個后的編碼）為B1 for i=1:S1, B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i); end % 接著的S2個編碼（即第R*S1+S1*S2+S1個后的編碼）為B2 for i=1:S2, B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i); end % 計算S1與S2層的輸出 A1=tansig(W1*P,B1); A2=purelin(W2*A1,B2); % 計算誤差平方和 SE=sumsqr(T-A2); val=1/SE; % 遺傳算法的適應(yīng)值 這些命令流直接復(fù)制粘貼到Matlab里面就可以用嗎？ |
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