SSA-PNN模型基于麻雀算法优化概率神经网络分类预测的Matlab实现及应用
基于麻雀算法的神经网络调优方法，挺有意思的。SSA-PNN 模型把麻雀搜索算法（SSA）和概率神经网络（PNN）揉到一起，用来 PNN 里那个比较头疼的光滑因子选取问题。PNN 虽然上手快，但调参数是真的烦，用 SSA 来自动调节，效率高多了。
原理上不复杂，PNN 的核心你熟的话，一看就懂。SSA 的思路也比较直白：模拟麻雀觅食找最优值。文中把两者结合起来实现了一个小框架，还贴了部分 Matlab 代码，思路清晰，挺实用的。
比较适合你在做分类预测、是面对大数据的时候用。比如：医疗影像分类、设备故障预测这些，都能用 SSA-PNN 来搞一搞。关键是它对模型性能提升蛮的。
Matlab 代码是示例级别，不能直接拿来就跑，还得自己调下参数，比如spread、max_iter这些。建议配合实际场景稍微改一改逻辑。如果你对 PNN 已经有点研究了，这个方法还挺值得一试的。
另外，感兴趣的话你也可以看看这些相关的实现：SSA-RF 优化随机森林、PNN 在变压器故障诊断上的应用，这些文章对你深入理解 SSA 或 PNN 的实际效果都有。
如果你正在找一种能帮你自动调 PNN 参数的方法，嗯，可以试试这个。代码不复杂，效果也还不错。
文件大小：487KB
评论区