分类预测 | MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测
目录
- 分类预测 | MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果




基本介绍
1.MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测
2.代码说明:基于登山队优化算法(MTBO)、卷积神经网络(CNN)的数据分类预测程序。
程序平台:要求于Matlab 2021版及以上版本。
特点:
通过登山队优化算法优化学习率、卷积核大小、卷积核个数,这3个关键参数,以测试集精度最高为目标函数。绘制:损失、精度迭代变化图;测试对比散点图、混淆矩阵图;适应度曲线(若首轮精度最高,则适应度曲线为水平直线)。展示:精确度、召回率、精确率、F1分数等评价指标。可直接替换数据,使用EXCEL表格导入,无需大幅修改程序。代码内部有详细注释,便于理解程序运行。
登山队优化算法(Mountaineering Team-Based Optimization,MTBO)是由Faridmehr于2023年3月提出来的。该算法基于人类行为协调的智力和环境进化。登山队由多名登山者组成,领队经验丰富且专业,其目标是征服该地区的山顶,山顶被认为是优化问题的最终全局解。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
- 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复 MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测获取。
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex] = min(fitness);
zbest = pop(bestindex, :); % 全局最佳
gbest = pop; % 个体最佳
fitnessgbest = fitness; % 个体最佳适应度值
BestFit = fitnesszbest; % 全局最佳适应度值%% 迭代寻优
for i = 1 : maxgenfor j = 1 : sizepop% 速度更新V(j, :) = V(j, :) + c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) + c2 * rand * (zbest - pop(j, :));V(j, (V(j, :) > Vmax)) = Vmax;V(j, (V(j, :) < Vmin)) = Vmin;% 种群更新pop(j, :) = pop(j, :) + 0.2 * V(j, :);pop(j, (pop(j, :) > popmax)) = popmax;pop(j, (pop(j, :) < popmin)) = popmin;% 自适应变异pos = unidrnd(numsum);if rand > 0.95pop(j, pos) = rands(1, 1);end% 适应度值fitness(j) = fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor j = 1 : sizepop% 个体最优更新if fitness(j) < fitnessgbest(j)gbest(j, :) = pop(j, :);fitnessgbest(j) = fitness(j);end% 群体最优更新 if fitness(j) < fitnesszbestzbest = pop(j, :);fitnesszbest = fitness(j);endendBestFit = [BestFit, fitnesszbest];
end
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130462492
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm=1001.2014.3001.5501
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