1、% 清空環(huán)境變量clear allclcwarning off% 聲明全局變量global P_train T_train P_test T_test mint maxt S s1S=30;s1=50;% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)load data.mata=randperm(569);Train=data(a(1:500),:);Test=data(a(501:end),:);% 訓(xùn)練數(shù)據(jù)P_train=Train(:,3:end);T_train=Train(:,2);% 測試數(shù)據(jù)P_test=Test(:,3:end);T_test=Test(:,2);% 顯示實(shí)驗(yàn)條件total_B=length(fi

2、nd(data(:,2)=1);total_M=length(find(data(:,2)=2);count_B=length(find(T_train=1);count_M=length(find(T_train=2);number_B=length(find(T_test=1);number_M=length(find(T_test=2);disp(實(shí)驗(yàn)條件為：);disp(病例總數(shù)： num2str(569). 良性： num2str(total_B). 惡性： num2str(total_M);disp(訓(xùn)練集病例總數(shù)： num2str(500). 良性： num2str(count_

3、B). 惡性： num2str(count_M);disp(測試集病例總數(shù)： num2str(69). 良性： num2str(number_B). 惡性： num2str(number_M);% 數(shù)據(jù)歸一化P_train,minp,maxp,T_train,mint,maxt=premnmx(P_train,T_train);P_test=tramnmx(P_test,minp,maxp);% 創(chuàng)建單BP網(wǎng)絡(luò)t=cputime;net_bp=newff(minmax(P_train),s1,1,tansig,purelin,trainlm);% 設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)net_bp.trainParam

4、.epochs=1000;net_bp.trainParam.show=10;net_bp.trainParam.goal=0.1;net_bp.trainParam.lr=0.1;net_bp.trainParam.showwindow=0;% 訓(xùn)練單BP網(wǎng)絡(luò)net_bp=train(net_bp,P_train,T_train);% 仿真測試單BP網(wǎng)絡(luò)tn_bp_sim=sim(net_bp,P_test);% 反歸一化T_bp_sim=postmnmx(tn_bp_sim,mint,maxt);e=cputime-t;T_bp_sim(T_bp_sim1.5)=2;T_bp_sim(T_

5、bp_sim1.5)=2;T_ga_sim(T_ga_sim1.5)=1;result_ga=T_ga_sim T_test;% 結(jié)果顯示（優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)）number_b_sim=length(find(T_ga_sim=1 & T_test=1);number_m_sim=length(find(T_ga_sim=2 &T_test=2);disp(2)優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的測試結(jié)果為：);disp(良性乳腺腫瘤確診： num2str(number_b_sim). 誤診： num2str(number_B-number_b_sim). 確診率p1= num2str(number_b_sim/numb

6、er_B*100) %);disp(惡性乳腺腫瘤確診： num2str(number_m_sim). 誤診： num2str(number_M-number_m_sim). 確診率p2= num2str(number_m_sim/number_M*100) %);disp(建模時(shí)間為： num2str(e) s );functionW1,B1,W2,B2,val=gadecod(x)global p t r s1 s2W1=zeros(s1,r);W2=zeros(s2,s1);B1=zeros(s1,1);B2=zeros(s2,1);% 前r*s1個(gè)編碼為W1for i=1:s1 for

7、k=1:r W1(i,k)=x(r*(i-1)+k); endend% 接著的s1*s2個(gè)編碼(即第r*s1個(gè)后的編碼)為W2for i=1:s2 for k=1:s1 W2(i,k)=x(s1*(i-1)+k+r*s1); endend% 接著的s1個(gè)編碼(即第r*s1+s1*s2個(gè)后的編碼)為B1for i=1:s1 B1(i,1)=x(r*s1+s1*s2)+i);end% 接著的s2個(gè)編碼(即第r*s1+s1*s2+s1個(gè)后的編碼)為B2for i=1:s2 B2(i,1)=x(r*s1+s1*s2+s1)+i);end% 計(jì)算S1與S2層的輸出A1=tansig(W1*p,B1);A2=purelin(W2*A1,B2);% 計(jì)算誤差平方和SE=sumsqr(t-A2);% 遺傳算法的適應(yīng)值val=1/SE;functionsol,val=gabpEval(sol,options)global sfor i=1:sx(i)=sol(i);en