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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

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💥1 概述

本文利用粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）的混合体，称为PSOGSA，用于训练前馈神经网络（FNN）。该算法应用于众所周知的鸢尾花数据集。该程序是一个改进的前馈神经网络，使用称为PSOGSA的混合算法。

文献来源：

 肤色识别的应用在基于内容的分析和人机交互中的应用得到了扩展。因此，实现一种有用的方法来分割皮肤像素可以帮助解决所呈现的问题。该文提出一种混合PSOGSA -ANN作为前馈神经网络（FNNs）的新训练方法，以研究解决皮肤分类问题的高效率。所提出的颜色分割算法直接应用于RGB色彩空间，无需色彩空间转换。实验结果表明，所提方法能够显著提高MLP算法在皮肤颜色识别问题上的性能。

📚2 运行结果

 

 部分代码：

x=sortrows(iris,2);
 H2=x(1:150,1);
 H3=x(1:150,2);
 H4=x(1:150,3);
 H5=x(1:150,4);
 T=x(1:150,5);
 H2=H2';
 [xf,PS] = mapminmax(H2);
 I2(:,1)=xf;
 
 H3=H3';
 [xf,PS2] = mapminmax(H3);
 I2(:,2)=xf;
 
 H4=H4';
 [xf,PS3] = mapminmax(H4);
 I2(:,3)=xf;
 
 H5=H5';
 [xf,PS4] = mapminmax(H5);
 I2(:,4)=xf;
 Thelp=T;
 T=T';
 [yf,PS5]= mapminmax(T);
 T=yf;
 T=T';

 %% /FNN initial parameters//
HiddenNodes=15;       %Number of hidden codes
Dim=8*HiddenNodes+3;  %Dimension of masses in GSA
TrainingNO=150;       %Number of training samples

%% GSA/

%Configurations and initializations

noP = 30;             %Number of masses
Max_iteration  = 500; %Maximum number of iteration

CurrentFitness =zeros(noP,1);

G0=1; %Gravitational constant
CurrentPosition = rand(noP,Dim); %Postition vector
velocity = .3*randn(noP,Dim) ; %Velocity vector
acceleration=zeros(noP,Dim); %Acceleration vector
mass(noP)=0; %Mass vector
force=zeros(noP,Dim);%Force vector

%Vectores for saving the location and MSE of the best mass
BestMSE=inf;
BestMass=zeros(1,Dim);

ConvergenceCurve=zeros(1,Max_iteration); %Convergence vector

%Main loop
Iteration = 0 ;
while  ( Iteration < Max_iteration )
    Iteration = Iteration + 1;
    G=G0*exp(-20*Iteration/Max_iteration);
    force=zeros(noP,Dim);
    mass(noP)=0;
    acceleration=zeros(noP,Dim);

%Calculate MSEs

    for i = 1:noP
        for ww=1:(7*HiddenNodes)
            Weights(ww)=CurrentPosition(i,ww);
        end
        for bb=7*HiddenNodes+1:Dim
            Biases(bb-(7*HiddenNodes))=CurrentPosition(i,bb);
        end
        fitness=0;
        for pp=1:TrainingNO
            actualvalue=My_FNN(4,HiddenNodes,3,Weights,Biases,I2(pp,1),I2(pp,2), I2(pp,3),I2(pp,4));
            if(T(pp)==-1)
                fitness=fitness+(1-actualvalue(1))^2;
                fitness=fitness+(0-actualvalue(2))^2;
                fitness=fitness+(0-actualvalue(3))^2;
            end
            if(T(pp)==0)
                fitness=fitness+(0-actualvalue(1))^2;
                fitness=fitness+(1-actualvalue(2))^2;
                fitness=fitness+(0-actualvalue(3))^2;   
            end
            if(T(pp)==1)
                fitness=fitness+(0-actualvalue(1))^2;
                fitness=fitness+(0-actualvalue(2))^2;
                fitness=fitness+(1-actualvalue(3))^2;              
            end
        end
        fitness=fitness/TrainingNO;
        CurrentFitness(i) = fitness;
    end
    best=min(CurrentFitness);
    worst=max(CurrentFitness);

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

@inproceedings{Mohseni2013TrainingFN, title={Training feedforward neural networks using hybrid particle swarm optimization and gravitational search}, author={Mahmood Mohseni and Mehdi Ramezani}, year={2013} }