🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型——BABP.通过采用蝙蝠算法对BP神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优,构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型. ⛄ 部分代码...
如何利用Matlab内置工具箱建立BP-ANN神经网络模式识别模型进行分类识别以鸢尾花数据集为例, 视频播放量 320、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 5、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 茶树在山上, 作者简介 分享科研软件等知识,私信请提及软件安装包名称!不定期更新软件安
总结起来,这段程序主要是一个简单的神经网络模型,用于分类任务。它读取数据集,划分训练集和测试集,对数据进行归一化处理,定义超参数,进行模型训练和预测,计算准确率,绘制预测结果对比图和损失函数曲线图。它涉及到的知识点包括神经网络、数据处理、数据归一化和性能评价等。
BP神经网络的分类过程涉及回归预测，首先预测出具体数值，再基于预设的规则进行分类。以二分类为例，若预测值0.2小于0.5，则判定为0类，反之为1类。代码实现展示了这一过程的详细步骤。展示预测结果与实际标签的对比，通过50个测试集，BP神经网络的预测准确率达到了令人满意的94%。左图清晰地展示了这种...
【MATLAB第58期】基于MATLAB的PCA-Kmeans、PCA-LVQ与BP神经网络分类预测模型对比 一、数据介绍 基于UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类及产地预测 共包含178组样本数据,来源于三个葡萄酒产地,每组数据包含产地标签及13种化学元素含量,即已知类别标签。 把样本集随机分为训练集和测试集(70%训练,30%测试),根据已有数据集...
蜣螂算法优化BP神经网络(DBOBP)数据预测分类模型的Matlab代码和原理讲解的完整视频(时长17分钟)地址:: https://www.bilibili.com/video/BV1sL411S7fF/?spm_id_from=333.788&vd_source=fe0b9b5d2f48246da…
MATLAB综合考虑神经网络分类误差率以及训练速率,文中从组合分类器结构出发,提出一种树形多层的BP—LVQ神经网络组合分类器模型.该组合分类器利用BP神经网络独立性以及自适应性解决了一般分类器难以不断学习和适应新攻击的问题,利用LVQ神经网络的竞争性将客观分类信息转变成使用者所定义的类别.利用MATLAB姬神经网络工具箱对...
作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。
简介:【预测模型-BP分类】基于蝙蝠算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 ...
1.Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型(完整源码和数据)基于Adaboost思想集成多个BP弱学习器进行组合,并利用粒子群优化算法对BP的初始权重与阈值进行自动寻优,避免人工调参。算法新颖. 2.数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类; ...