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🔥 内容介绍
PNN分类预测是一种基于概率神经网络（PNN）的数据分类算法，它通过对数据进行概率密度估计来进行分类预测。然而，传统的PNN算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化的PNN分类预测算法，即PSO-PNN算法。
PSO是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，它通过不断地调整粒子的位置来寻找最优解。在PSO-PNN算法中，我们将利用PSO算法来优化PNN网络中的参数，从而提高分类的准确性和效率。具体来说，我们将使用PSO来优化PNN网络中的核宽度参数和阈值参数，以使得PNN网络能够更好地拟合数据分布并进行准确的分类预测。
为了验证PSO-PNN算法的有效性，我们对多个数据集进行了实验比较。实验结果表明，与传统的PNN算法相比，PSO-PNN算法能够在保持分类准确性的同时显著降低计算复杂度，提高分类效率。这表明PSO-PNN算法在处理大规模数据时具有更好的性能，能够更快速地进行分类预测。
总之，基于粒子群算法优化的概率神经网络PSO-PNN算法在数据分类领域具有很大的应用潜力。未来，我们将进一步深入研究PSO-PNN算法在其他领域的应用，并探索其在实际工程中的应用场景。希望PSO-PNN算法能够为数据分类领域带来新的突破和进步，推动相关领域的发展。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 高杰.基于数据的聚合间歇过程故障诊断方法研究[D].辽宁科技大学[2023-12-02].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.382925.
[2] 路甜.基于小波变异的粒子群优化算法的函数连接型神经网络对股指预测的研究[D].华北电力大学(北京),2019.
[3] 陆文星、戴一茹、李克卿.基于自适应惯性权重优化后的粒子群算法优化误差反向传播神经网络和深度置信网络(DBN-APSOBP)组合模型的短期旅游需求预测研究[J].科技促进发展, 2020(5):9.DOI:CNKI:SUN:KJCJ.0.2020-05-007.