自适应差分进化算法(SaDE)和差分进化算法(DE)优化BP神经网络

自适应差分进化算法(SaDE)和差分进化算法(DE)可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中，DE和SaDE可以帮助找到更好的权重和偏置的组合，以提高神经网络的性能。在BP神经网络中，优化算法主要用于调整网络的权重和偏置。通过智能优化算法，可以在权衡探索和开发的过程中，更有效地搜索到神经网络的参数组合，以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛。

实验包括：

1、优化前bp神经网络和优化后的神经网络的误差图

2、得到各个特征值的权重

3、以及其他结果如图所示

实验结果如下：