【PNN分类】基于灰狼鹰算法优化pnn神经网络实现数据分附matlab代码

1 简介

概率神经网络(Probabilistic Neural Network,简称PNN)是利用贝叶斯定理和基于风险最小的贝叶斯决策规则对新样本进行分类的神经网络,具有训练时间短且不易收敛到局部极值的优点,但是传统PNN采用相同平滑系数容易导致识别率低和误分类的问题,其次平滑系数对分类结果影响巨大并且难以确定,模式层神经元数目由训练样本数目确定,当训练样本集规模巨大时,导致网络结构复杂。本文采用灰狼算法选择PNN网络的平滑系数向量并优化PNN的网络结构.

2 部分代码

% Grey Wolf Optimizerfunction [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)% initialize alpha, beta, and delta_posAlpha_pos=zeros(1,dim);Alpha_score=inf; %change this to -inf for maximization problemsBeta_pos=zeros(1,dim);Beta_score=inf; %change this to -inf for maximization problemsDelta_pos=zeros(1,dim);Delta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agentsPositions=initialization(SearchAgents

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