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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.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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