模板建站,活动策划公司网站,高端品牌鞋子排行榜前十名,网站里面的链接怎么做分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据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KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测#xff0…分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据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KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测多特征输入模型运行环境Matlab2020b及以上 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积神经网络(CNN)分类预测。 2023年新算法KOA-CNN开普勒优化卷积神经网络的数据分类预测MATLAB程序多行变量特征输入优化了学习率、卷积核大小及卷积核个数等方便增加维度优化自它参数 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。 5.输出指标包括优化参数、精确度、召回率、精确率、F1分数。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测。
[Order] sort(PL_Fit); %% 对当前种群中的解的适应度值进行排序%% 函数评估t时的最差适应度值worstFitness Order(SearchAgents_no); %% Eq.(11)M M0 * (exp(-lambda * (t / Tmax))); %% Eq.(12)%% 计算表示太阳与第i个解之间的欧几里得距离Rfor i 1:SearchAgents_noR(i) 0;for j 1:dimR(i) R(i) (Sun_Pos(j) - Positions(i, j))^2; %% Eq.(7)endR(i) sqrt(R(i));end%% 太阳和对象i在时间t的质量计算如下for i 1:SearchAgents_nosum 0;for k 1:SearchAgents_nosum sum (PL_Fit(k) - worstFitness);endMS(i) rand * (Sun_Score - worstFitness) / (sum); %% Eq.(8)m(i) (PL_Fit(i) - worstFitness) / (sum); %% Eq.(9)end%% 第2步定义引力F% 计算太阳和第i个行星的引力根据普遍的引力定律for i 1:SearchAgents_noRnorm(i) (R(i) - min(R)) / (max(R) - min(R)); %% 归一化的REq.(24)MSnorm(i) (MS(i) - min(MS)) / (max(MS) - min(MS)); %% 归一化的MSMnorm(i) (m(i) - min(m)) / (max(m) - min(m)); %% 归一化的mFg(i) orbital(i) * M * ((MSnorm(i) * Mnorm(i)) / (Rnorm(i) * Rnorm(i) eps)) (rand); %% Eq.(6)end
% a1表示第i个解在时间t的椭圆轨道的半长轴
for i 1:SearchAgents_noa1(i) rand * (T(i)^2 * (M * (MS(i) m(i)) / (4 * pi * pi)))^(1/3); %% Eq.(23)
endfor i 1:SearchAgents_no
% a2是逐渐从-1到-2的循环控制参数
a2 -1 - 1 * (rem(t, Tmax / Tc) / (Tmax / Tc)); %% Eq.(29)% ξ是从1到-2的线性减少因子
n (a2 - 1) * rand 1; %% Eq.(28)
a randi(SearchAgents_no); %% 随机选择的解的索引
b randi(SearchAgents_no); %% 随机选择的解的索引
rd rand(1, dim); %% 按照正态分布生成的向量
r rand; %% r1是[0,1]范围内的随机数%% 随机分配的二进制向量
U1 rd r; %% Eq.(21)
O_P Positions(i, :); %% 存储第i个解的当前位置%% 第6步更新与太阳的距离第3、4、5在后面
if rand rand% h是一个自适应因子用于控制时间t时太阳与当前行星之间的距离h (1 / (exp(n * randn))); %% Eq.(27)% 基于三个解的平均向量当前解、迄今为止的最优解和随机选择的解Xm (Positions(b, :) Sun_Pos Positions(i, :)) / 3.0;Positions(i, :) Positions(i, :) .* U1 (Xm h .* (Xm - Positions(a, :))) .* (1 - U1); %% Eq.(26)
else%% 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0.001L2Regularization, 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 0.1LearnRateDropPeriod, 400,... % 经过800次训练后 学习率
%% 训练
;
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
