分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测
目录
- 分类预测 | MATLAB实现EVO-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EVO-CNN多输入分类预测
2.代码说明:量谷优化卷积神经网络的数据分类预测:要求于Matlab 2021版及以上版本。
特点:
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,方便增加维度优化其它参数。能量谷优化算法(Energy valley optimizer,EVO)是MahdiAzizi等人于2023年提出的一种新颖的元启发式算法,其灵感来自关于稳定性和不同粒子衰变模式的物理原理。
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EVO-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
相关文章:

分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现EVO-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EVO-CNN多输入分类预测 2.代码说明:量谷优化卷积神经网络的数据分类预测:要求于Matlab …...

DAY04_SpringMVC—SpringMVC简介PostMan和ApiFox工具使用SpringMVC请求与响应REST风格
目录 一 SpringMVC简介1 SpringMVC概述问题导入1.1 SpringMVC概述 2 入门案例问题导入2.0 回顾Servlet技术开发web程序流程2.1 使用SpringMVC技术开发web程序流程2.2 代码实现【第一步】创建web工程(Maven结构)【第二步】设置tomcat服务器,加…...

phpstorm配置ftp同步文件到服务器
这里的默认快捷键 不是 CtrlS ;需要设置快捷键,这里原来是save all操作时上传文件到服务器; ** 设置好快捷键后按 CtrlS就会同步文件(添加删除文件后保存,服务器也会同步) ** 搜索出save all 后…...
前端jd要求:了解一门后端开发语言优先 解决方案之Node.js
前端jd要求:了解一门后端开发语言优先 解决方案之Node.js 前言常见的后端开发语言一、什么是 Node.js二、学习 Node.js 的前置知识三、学习 Node.js 的步骤1、Node.js 的安装2、Node.js 的基本语法和 API模块导入和导出文件读写操作HTTP 服务器命令行参数 3、Node.j…...
什么是ServiceMesh(Istio一)
现在最火的后端架构无疑是微服务了,微服务将之前的单体应用拆分成了许多独立的服务应用,每个微服务都是独立的,好处自然很多,但是随着应用的越来越大,微服务暴露出来的问题也就随之而来了,微服务越来越多&a…...

【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】Hexo 框架 Butterfly 主题搭建个人博客
什么是Cloud Studio Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境(IDE),为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装,随时随地打开浏览器就能在线编程。 Hexo 博客成品展示 本人博客如下&…...

搭建Excel服务器
1、下载Excel服务器 下载地址 2、解压文件 3、打开服务器 4、服务器运行信息 5、连接测试 打开客户端 6、登录到服务器 默认账号 密码 admin 3 修改文件保存路径(服务器端点击配置) 7、客户端整体界面 8、配置权限 9、设计模板 10、其他用户登录就可以填写信息 11、用户&#…...
渗透测试成功的8个关键
渗透测试 (penetration test)并没有一个标准的定义,国外一些安全组织达成共识的通用说法是:渗透测试是通过模拟恶意黑客的攻击方法,来评估计算机网络系统安全的一种评估方法。这个过程包括对系统的任何弱点、技术缺陷或漏洞的主动分析&#x…...
【leetcode】链表part2
24. 两两交换链表中的节点 迭代方法 public static ListNode swapPairs(ListNode head) {// 输入:head [1,2,3,4]// 输出:[2,1,4,3]ListNode dummy new ListNode(0);dummy.next head;ListNode cur dummy;while (cur.next ! null && cur.ne…...

C#数据类型转换
目录 1.常用的数据类型: 编辑1.1别名概念例子: 输出结果: 2.数值类型之间的相互转换: 2.1举例: 编辑输出结果: 1.常用的数据类型: 1.1别名概念例子: 输出结果: 用GetType来获取数据类型的时候,就是指向System.Byte和System.Char这个…...

mybatis-plus逻辑删除的坑
一旦在逻辑字段上加了TableLogic逻辑删除的配置,并且使用mybatis-plus自带的方法时(如果自己用xml写SQL不会出现下面的情况) 查询、修改时会自动排除逻辑删除的数据 当使用mybatis-plus自带的查询方法时,就不用每次查询的时候跟…...

SQL Server基础之游标
一:认识游标 游标是SQL Server的一种数据访问机制,它允许用户访问单独的数据行。用户可以对每一行进行单独的处理,从而降低系统开销和潜在的阻隔情况,用户也可以使用这些数据生成的SQL代码并立即执行或输出。 1.游标的概念 游标是…...

(二)结构型模式:4、组合模式(Composite Pattern)(C++实例)
目录 1、组合模式(Composite Pattern)含义 2、组合模式应用场景 3、组合模式的优缺点 4、组合模式的UML图学习 5、C实现组合模式的简单示例(公司的OA系统) 1、组合模式(Composite Pattern)含义 组合模…...
flask接口请求频率限制
pip install Flask-Limiter Flask-Limiter官方文档 基本使用 默认是用IP作为key进行计数的,你也可以自定义key,具体看官网 from flask import Flask from flask_limiter import Limiter from flask_limiter.util import get_remote_addressapp Flas…...

javaweb监听器和juery技术
监听servlet创建 package com.hspedu.listener;import javax.servlet.ServletContext; import javax.servlet.ServletContextEvent; import javax.servlet.ServletContextListener;/*** 老韩解读* 1. 当一个类实现了 ServletContextListener* 2. 该类就是一个监听器* 3. 该类可…...
C++并发多线程--std::unique_lock的使用
目录 1--std::unique_lock的使用 1-1--std::adopt_lock参数 1-2--std::try_to_lock参数 1-3--std::defer_lock参数 1-4--互斥量所有权转移 1--std::unique_lock的使用 常用成员函数: ① lock(): 加锁; ② unlock(): 解锁; ③ try_lock()…...

【ChatGLM】ChatGLM-6B模型Win+4GB显卡本地部署笔记
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 预期环境 本机电脑备注: Win10专业版 32G内存256固态系统…...

青翼科技自研2路250MSPS DA回放FMC子卡模块
FMC150_V30是一款基于VITA57.1规范的2路125MSPS采样率16位分辨率AD采集、2路250MSPS采样率16位分辨率DA回放FMC子卡模块。该模块遵循VITA57.1规范,可直接与符合VITA57.1规范的FPGA载卡配合使用,板卡ADC器件采用ADI公司的AD9268芯片,板卡DAC器…...

硬件产品经理:从入门到精通(新书发布)
目录 简介 新书 框架内容 相关课程 简介 在完成多款硬件产品从设计到推向市场的过程后。 笔者于2020年开始在产品领域平台输出硬件相关的内容。 在这个过程中经常会收到很多读者的留言,希望能推荐一些硬件相关的书籍或资料。 其实,笔者刚开始做硬…...

Opencv-C++笔记 (17) : 模板匹配
文章目录 1--概念2-- 方法3 结果3.1 ROI区域的获取使用自适应目标匹配 1–概念 opencv 提供了一个专门用于模板匹配的函数 cv::matchTemplate();其调用方式如下: void cv::matchTemplate(cv::InputArray image, // 用于搜索的输入图像, 8U 或 32F, 大小 W-Hcv::Inpu…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法
使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?
编辑:陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战,在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

测试微信模版消息推送
进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”,无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息: 关注测试号:扫二维码关注测试号。 发送模版消息: import requests da…...

Debian系统简介
目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版ÿ…...

UE5 学习系列(三)创建和移动物体
这篇博客是该系列的第三篇,是在之前两篇博客的基础上展开,主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体,这篇博客跟随的视频链接如下: B 站视频:s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...

从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...

转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”开业
6月9日,国内领先的循环经济企业转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”正式开业。 转转集团创始人兼CEO黄炜、转转循环时尚发起人朱珠、转转集团COO兼红布林CEO胡伟琨、王府井集团副总裁祝捷等出席了开业剪彩仪式。 据「TMT星球」了解,“超级…...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录
yolov8系列模型蒸馏基本流程,代码下载:这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中,**知识蒸馏(Knowledge Distillation)**被广泛应用,作为提升模型…...