分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测
分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测
目录
- 分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测
- 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NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据)
2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。
3.图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
4.附赠案例数据可直接运行main一键出图~
注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020及以上。
5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
6.输入多个特征,分四类。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式(资源处下载):Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测。
%% 优化算法参数设置
SearchAgents_no = 8; % 数量
Max_iteration = 5; % 最大迭代次数%% 建立模型
lgraph = layerGraph(); % 建立空白网络结构
tempLayers = [sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], "Name", "sequence") % 建立输入层,输入数据结构为[num_dim, 1, 1]sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")]; % 建立序列折叠层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers = [convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same") % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1],16个特征图reluLayer("Name", "relu_1") % Relu 激活层lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers = [sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold") softmaxLayer("Name", "softmax") % softmax激活层classificationLayer("Name", "classification")]; % 分类层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1"); % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in"); % 激活层输出 连接 反折叠层输入%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 500,... % 最大训练次数 '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,... % 经过训练后 学习率为 0.001*0.1'Shuffle', 'every-epoch',... % 每次训练打乱数据集'ValidationPatience', Inf,... % 关闭验证'Plots', 'training-progress',... % 画出曲线'Verbose', false);%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
相关文章:
分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测
分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机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NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预…...
分享一个java+springboot+vue校园电动车租赁系统(源码、调试、开题、lw)
💕💕作者:计算机源码社 💕💕个人简介:本人七年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、微信小程序、爬虫、大数据等,大家有这一块的问题可以一起交流! 💕&…...
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
★深度学习;模式识别;图像处理;人工智能建模;人工智能;深度学习算法;强化学习;神经网络;卷积神经网络;人工神经网络;VIBE算法;控制系统仿真&#…...
Laravel框架 - Facade门面
1 、官方文档给出的定义 “Facades 为应用的 服务容器 提供了一个「静态」 接口。Laravel 自带了很多 Facades,可以访问绝大部分功能。Laravel Facades 实际是服务容器中底层类的 「静态代理」 ,相对于传统静态方法,在使用时能够提供更加灵活…...
算法通关村第16关【青铜】| 滑动窗口思想
1. 滑动窗口的基本思想 一句话概括就是两个快慢指针维护的一个会移动的区间 固定大小窗口:求哪个窗口元素最大、最小、平均值、和最大、和最小 可变大小窗口:求一个序列里最大、最小窗口是什么 2. 两个入门题 (1)子数组最大平…...
CentOS安装openjdk和elasticsearch
CentOS安装openjdk 文章目录 CentOS安装openjdk一、yum1.1search1.2安装openjdk 二、elasticsearch的启动和关闭2.1启动2.2关闭2.3添加服务 一、yum 1.1search yum search java | grep jdk1.2安装openjdk [roottest ~]# yum install java-1.8.0-openjdk -y 查看openjdk版本 …...
【新版】系统架构设计师 - 案例分析 - 信息安全
个人总结,仅供参考,欢迎加好友一起讨论 文章目录 架构 - 案例分析 - 信息安全安全架构安全模型分类BLP模型Biba模型Chinese Wall模型 信息安全整体架构设计WPDRRC模型各模型安全防范功能 网络安全体系架构设计开放系统互联安全体系结构安全服务与安全机制…...
数据库设计(火车订票系统)
为一个火车订票系统设计一个数据库是一个好的方法来训练你的数据库技巧。 其中有一些需要考虑到的复杂度。 过一些需求,并且创建表格。 为这个虚构的火车订票系统提出了10个需求。 我们将把其中每个添加到entity relational diagram(实体关系图&…...
qemu+docker在服务器上搭建linux内核调试环境
基于docker和qemu的操作系统实验环境 参考以上文章实现。 其中 docker run -it --name linux_qemu qemu /bin/bash #从qemu镜像启动一个容器linux_qemu,进入shell 要改为 docker run -it --name linux_qemu 3292900173/qemu /bin/bash另外,在vscode运行过程中,ssh远…...
Stable Diffusion 参数介绍及用法
大模型 CheckPoint 介绍 作用:定调了作图风格,可以理解为指挥者 安装路径:models/Stable-diffusion 推荐: AnythingV5Ink_v32Ink.safetensors cuteyukimixAdorable_midchapter2.safetensors manmaruMix_v10.safetensors counterf…...
打印大对象日志导致GC问题的解决
内容: rpc调用外部服务时,需要将req和resp的信息打印出来,以便于排查问题。但是有的rpc服务的resp信息过于庞大,比如resp中有List<>信息,list很大很大时会导致log.info打印信息时,产生GC,…...
【Docker】学习笔记
1. docker基本操作 镜像搜索 // 直接搜索镜像资源 docker search mysql // 搜索过滤 docker search --filter "is-officialtrue" mysql // 官方发布镜像拉取镜像 docker pull mysql查看本地镜像 docker images删除本地镜像 docker rmi mysql // 强制删除镜像 d…...
网易云信4K 8K RTC助力远程医疗的技术实践
// 编者按:随着近年来国家关于缓解医疗资源分配不均的一系列政策出台,远程医疗作为平衡医疗资源分配的有力手段,目前正处于强劲发展阶段。网易云信运用超高清RTC视频技术助力医疗行业实现了远程高清视频病理分析和手术示教等能力。LiveVide…...
【排序算法】冒泡排序、插入排序、归并排序、希尔排序、选择排序、堆排序、快速排序
目录 几大排序汇总 1.冒泡排序 性能: 思路和代码: 2.插入排序 性能: 思路和代码: 3.归并排序 性能: 思路和代码: 4.希尔排序 性能: 思路和代码: 5.选择排序 性能: 思路和代码: 6.堆排序 性能: 思路和代码: topK问题 7.快速排序 性能: 思路和代码: 几大排…...
Linux学习笔记-应用层篇
1、Linux进程、线程概念/区别 Linux进程和线程是计算机系统中两种不同的资源分配和调度单位。 进程是计算机系统进行资源分配和调度的基本单位,也被认为是正在运行的程序。在面向线程的计算机结构中,进程是线程的容器。进程拥有独立的内存和系统资源&am…...
MySQL数据库的存储引擎
目录 一、存储引擎概念 二、存储引擎 2.1MyISAM 2.11MyISAM的特点 2.12MyISAM表支持3种不同的存储格式: 2.2 InnoDB 2.21InnoDB特点介绍 三、InnoDB与MyISAM 区别 四、怎么样选择存储引擎 五、查看存储引擎 六、查看表使用的存储引擎 七、修改存储引擎 …...
Linux-多路转接-epoll
epoll 接口认识epoll_createepoll_ctlepoll_wait epoll工作原理在内核中创建的数据结构epoll模型的一个完整工作流程 epoll工作模式LT-水平触发ET-边缘触发两种方式的对比 epoll的使用场景对于poll的改进惊群效应什么是惊群效应如何解决惊群效应原子操作/mutex/spinlock如何选择…...
Java面试被问了几个简单的问题,却回答的不是很好
作者:逍遥Sean 简介:一个主修Java的Web网站\游戏服务器后端开发者 主页:https://blog.csdn.net/Ureliable 觉得博主文章不错的话,可以三连支持一下~ 如有需要我的支持,请私信或评论留言! 前言 前几天参加了…...
概率论几种易混淆的形式
正态分布标准型 x − μ σ \frac{x - \mu}{\sigma} σx−μ 大数定律形式 P { X ≤ ∑ i 1 n x i − n μ n σ 2 } ∫ − ∞ X 1 2 π e − x 2 2 d x P\{X \le \frac{\sum_{i 1}^{n}x_i -n\mu}{\sqrt{n\sigma^2}} \} \int _{-\infty}^{X}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\fr…...
PyTorch数据增强后的结果展示
from PIL import Image import torch from torchvision import transformstrans transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.RandomErasing(p0.9, value 120, inplaceTrue)]) # 这里Compose是所做的变换img_path 02-56-45-060-1454-camra1.bmp img Image.open…...
设计模式和设计原则回顾
设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...
树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频
使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...
VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?
在建筑行业,项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升,传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去,许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理,导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题
环境:windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时,burpsuite抓取不到https数据包,只显示: 解决该问题只需如下三个步骤: 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...
python执行测试用例,allure报乱码且未成功生成报告
allure执行测试用例时显示乱码:‘allure’ �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ�&am…...
2023赣州旅游投资集团
单选题 1.“不登高山,不知天之高也;不临深溪,不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...
关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题
在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件,这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下,实现高效测试与快速迭代?这一命题正考验着…...
