分类预测|MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测

分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测

目录 分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料

分类效果

基本描述

1.Matlab实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2018b及以上； 2.基于鹈鹕算法(POA)优化卷积神经网络(CNN)分类预测，优化参数为，学习率，批处理，正则化参数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用； 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行，可在下载区获取数据和程序内容。

程序设计 完整程序和数据获取方式：私信博主回复MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测。 %% 优化算法参数设置 SearchAgents_no = 3; % 数量 Max_iteration = 5; % 最大迭代次数 dim = 3; % 优化参数个数 %% 建立模型 lgraph = [ convolution2dLayer([1, 1], 32) % 卷积核大小 3*1 生成32张特征图 batchNormalizationLayer % 批归一化层 reluLayer % Relu激活层 dropoutLayer(0.2) % Dropout层 fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc") % 全连接层 softmaxLayer("Name", "softmax") % softmax激活层 classificationLayer("Name", "classification")]; % 分类层 %% 参数设置 options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MaxEpochs', 10,... % 最大训练次数 'MiniBatchSize',best_hd, ... 'InitialLearnRate', best_lr,... % 初始学习率为0.001 'L2Regularization', best_l2,... % L2正则化参数 'LearnRateSchedule', 'piecewise',... % 学习率下降 'LearnRateDropFactor', 0.1,... % 学习率下降因子 0.1 'LearnRateDropPeriod', 400,... % 经过800次训练后 学习率 %% 训练 net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options); %% 预测 t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test ); 参考资料

[1] blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502 [2] blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229