%參數(shù)輸入
load?psostudy;
load?t;
lp=psostudy‘;
t=t‘;
l=input（‘特征向量輸入個數(shù)‘）;
m=input（‘隱層神經(jīng)元個數(shù)‘）;
n=input（‘輸出層神經(jīng)元個數(shù)‘）;
k=input（‘粒子數(shù)目‘）;
N=input（‘迭代次數(shù)‘）;
Emin=input（‘最小誤差‘）;

%相關(guān)參數(shù)計算
a=l*m+m*n+m+n;???????%確定粒子維數(shù)：隱層和輸出層權(quán)值和閥值

%初始化
lp=repmat（lpm1）;???%平鋪輸入向量，得到每個隱層神經(jīng)元的輸入
rand（‘state‘sum（100*clock）*rand（1））

p=-1*ones（ak）+2*rand（ak）;?????????%初始化k個粒子的初始位置：隱層和輸出層權(quán)值和閥值
v=-1*ones（ak）+2*rand（ak）;?????????%初始化k個粒子的初始速度




????
????
%計算第初始適應(yīng)值
for?i=1:k????%k是粒子數(shù)目
w1=p（1:（l+1）*mi）;??%提取第i個粒子隱層權(quán)值和閥值
w1=repmat（w1129）;???%36是訓(xùn)練樣本數(shù)，平鋪得到36組權(quán)值和閥值，
net1=lp.*w1;???????%隱層神經(jīng)元的輸入
y=zeros（m29）;????%定義m個隱層神經(jīng)元的輸入值，共36組代表36個訓(xùn)練樣本


%計算隱層輸出
for?j=1:m
????y（j:）=sum（net1（（（l+1）*（j-1）+1）:（（l+1）*j）:））;?%第j個神經(jīng)元的輸入值
end
Y=tansig（y）;??%m個隱層神經(jīng)元的輸出值
A=-ones（129）;??%定義閥值所對應(yīng)的輸入

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????5451??2012-06-13?00:19??psobpdiagnosis.m

-----------?---------??----------?-----??----

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