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1、%蚁群算法的改进神经网络程序%这是某个硕士论文中附带的程序，经过试用，完全不能用。%蚁群算法优化神经网络%参数值%ant_amount，蚂蚁总数%quanzhi_amount，权值总数%xuanzhi_amount，可选值总数%k，蚂蚁k%i，权值j%j，选值j%tao，信息素矩阵%zeng_tao，信息素增量%NC，最大迭代%rou，信息挥发度;%Q，信息总量:为蚂蚁循环一周时释放在所经过的路径上的信息素总量%zuixiaowucha，最小误差%shijiwucha实际误差%conter迭代次数%sum
2、_tao，tao和%p，信息素概率%4个矩阵:%iwb(i,j)，权值矩阵(i*j)%tao(i,j)，信息素矩阵(i*j)%mayi_xuanzhi(k,i)，每只蚂蚁选的权值矩阵(k*i)%mayi_xuanwei(k*i)，每只蚂蚁选的权值位置矩阵(k*i)%网络主程序Clear;yangben_yuanshi=[7.81117011292.8;45168330823.1;58103251516;56144164361.8;82161406798.9;101519.550;18135208590;1
3、29181244440;12239890;1642444971038.3;16237470920;15125574297;4941.612425.115.7;217.696.34.726.73;6526.141.610.157.8;642251.720.795.1;297.5214.85.55.4;6.37.873.036.9711.1;4136.84.640.48.15;23.414.39.717.123.44;15.22.44.54.827.2;454315172102;6515054450;470.
4、72117618.9;22126.34.67.4;130.448.893.416.3123.4;19854.3107.16.4148.8;521.1107177.19.2144.7;217.54051.84.967.5;637.4171.86.2;5478.67.45.4;15027633.690;16210920111183;592870915;20136.132.3647.2];%训练样本初值fori=1:35%训练样本归一化yangben_guiyi(i,:)=0.1+0.8*(yangben_yu
5、anshi(i,:)-min(yangben_yuanshi(i,:)))/(max(yangben_yuanshi(i,:))-min(yangben_yuanshi(i,:)));endyangben_shuchu=[10000;10000;10000;10000;10000;10000;10000;10000;10000;10000;10000;10000;01000;01000;01000;01000;00100;00100;00100;00100;00100;00010;00010;00010;
6、00010;00001;00001;00001;00001;00001;00001;00001;00001;00001;00001];%训练样本故障输出值yangben_guiyi=yangben_guiyi';yangben_shuchu=yangben_shuchu';net=newff(minmax(yangben_guiyi),[11,5],{'tansig','logsig'},'traingd');%生成原始神经网络XX=yangben_guiyi;YY=yangben_shuchu;P=XX
7、;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=11;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%蚁群算法编码长度%start初始化ant_amount=40;%蚂蚁总数quanzhi_amount=S;%权值总数xuanzhi_amount=30;%可选值总数rand('state',0);tao=rand(quanzhi_amount,xuanzhi_amount);%tao,信息素矩阵NC=1000;%最大迭代次数rou=0.7;%信息持久性Q=30;%信息总量p=ze
8、ros(xuanzhi_amount,1);%p，信息素概率zuixiaowucha=0.001;%最小误差counter=1;%迭代计数shijiwucha=0.1;%实际误差iwb=rand(S,xuanzhi_amount)*(-20)+10;%权值矩阵mayi_xuanzhi=zeros(ant_amount,quanzhi_amount);%每只蚂蚁选的权值矩阵（k*i）初始化mayi_xuanwei=zeros(a
