GA-BP遗传算法优化BP神经网络数据生成，采用SVM分类模型评估

代码功能

该MATLAB代码实现了一个数据增强与分类验证流程：

1. 合成数据生成：使用遗传算法（GA）优化BP神经网络，基于鸢尾花数据集生成多组合成数据
2. 模型验证：用生成的合成数据训练多类SVM分类器，并在原始数据上验证性能
3. 可视化分析：对比原始数据与合成数据的分布特征

算法步骤与技术路线

第一阶段：数据准备

1. 数据导入：加载鸢尾花数据集（fisheriris.mat）
2. 标签编码：将文本标签转为数值标签（Setosa=1, Versicolor=2, Virginica=3）
3. 数据预处理：
   • 展平4维特征数据为列向量
   • 归一化处理（范围[-1,1]）
   • 创建伪输出目标

第二阶段：GA-BP合成数据生成

for i = 1:SyntheticGenNetwork = TrainUsing_GA_Fcn(...);  % GA优化网络权重Synthetic{i} = abs(YtrNet.*Data);  % 生成合成数据
end

1. 神经网络构建：创建双层前馈网络（输入层 → 50神经元隐层 → 输出层）
2. 遗传算法优化：
   • 搜索空间：[-5, 10]
   • 种群大小：8
   • 最大迭代：18次
3. 数据合成：取网络预测值的绝对值缩放原始数据

第三阶段：数据重构与可视化

1. 结构重组：将合成数据转为150×4矩阵（匹配原始数据结构）
2. 标签附加：为每个合成数据集添加原始标签
3. 特征可视化：
   • 原始/合成数据曲线对比
   • 特征散点图（萼片宽度 vs 花瓣长度）

第四阶段：SVM验证

Mdlsvm = fitcecoc(SyntheticData,SyntheticLbl);  % 多类SVM训练
SVMAccAugTest = 100 - TestErrAugsvm;           % 原始数据测试准确率

1. 模型训练：使用合成数据训练多类SVM（fitcecoc）
2. 交叉验证：计算合成数据训练准确率
3. 原始数据测试：评估模型泛化能力

关键参数设定

运行环境要求

MATLAB版本2020b

应用场景

1. 小样本数据增强：当原始数据集不足时生成新样本
2. 分类模型鲁棒性验证：测试模型在合成数据上的泛化能力
3. 多类分类问题：验证多类SVM在增强数据上的表现