分類預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)KOA-CNN開(kāi)普勒算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)

分類效果

基本描述

1.MATLAB實(shí)現(xiàn)KOA-CNN開(kāi)普勒算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)，多特征輸入模型，運(yùn)行環(huán)境Matlab2020b及以上；
2.基于開(kāi)普勒算法(KOA)優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)分類預(yù)測(cè)。
2023年新算法KOA-CNN開(kāi)普勒優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)，MATLAB程序，多行變量特征輸入，優(yōu)化了學(xué)習(xí)率、卷積核大小及卷積核個(gè)數(shù)等，方便增加維度優(yōu)化自它參數(shù)
3.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內(nèi)注釋詳細(xì)，直接替換數(shù)據(jù)就可以用。程序語(yǔ)言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代圖，混淆矩陣圖.
4.data為數(shù)據(jù)集，輸入12個(gè)特征，分四類；main為主程序，其余為函數(shù)文件，無(wú)需運(yùn)行。
5.輸出指標(biāo)包括優(yōu)化參數(shù)、精確度、召回率、精確率、F1分?jǐn)?shù)。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式，私信博主回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)KOA-CNN開(kāi)普勒算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)。

[Order] = sort(PL_Fit);  %% 對(duì)當(dāng)前種群中的解的適應(yīng)度值進(jìn)行排序%% 函數(shù)評(píng)估t時(shí)的最差適應(yīng)度值worstFitness = Order(SearchAgents_no);                  %% Eq.(11)M = M0 * (exp(-lambda * (t / Tmax)));                   %% Eq.(12)%% 計(jì)算表示太陽(yáng)與第i個(gè)解之間的歐幾里得距離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%% 太陽(yáng)和對(duì)象i在時(shí)間t的質(zhì)量計(jì)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：定義引力（F）% 計(jì)算太陽(yáng)和第i個(gè)行星的引力，根據(jù)普遍的引力定律：for i = 1:SearchAgents_noRnorm(i) = (R(i) - min(R)) / (max(R) - min(R));      %% 歸一化的R（Eq.(24)）MSnorm(i) = (MS(i) - min(MS)) / (max(MS) - min(MS)); %% 歸一化的MSMnorm(i) = (m(i) - min(m)) / (max(m) - min(m));      %% 歸一化的mFg(i) = orbital(i) * M * ((MSnorm(i) * Mnorm(i)) / (Rnorm(i) * Rnorm(i) + eps)) + (rand); %% Eq.(6)end
% a1表示第i個(gè)解在時(shí)間t的橢圓軌道的半長(zhǎng)軸，
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是逐漸從-1到-2的循環(huán)控制參數(shù)
a2 = -1 - 1 * (rem(t, Tmax / Tc) / (Tmax / Tc)); %% Eq.(29)% ξ是從1到-2的線性減少因子
n = (a2 - 1) * rand + 1;    %% Eq.(28)
a = randi(SearchAgents_no); %% 隨機(jī)選擇的解的索引
b = randi(SearchAgents_no); %% 隨機(jī)選擇的解的索引
rd = rand(1, dim);          %% 按照正態(tài)分布生成的向量
r = rand;                   %% r1是[0,1]范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)%% 隨機(jī)分配的二進(jìn)制向量
U1 = rd < r;                %% Eq.(21)
O_P = Positions(i, :);      %% 存儲(chǔ)第i個(gè)解的當(dāng)前位置%% 第6步：更新與太陽(yáng)的距離（第3、4、5在后面）
if rand < rand% h是一個(gè)自適應(yīng)因子，用于控制時(shí)間t時(shí)太陽(yáng)與當(dāng)前行星之間的距離h = (1 / (exp(n * randn))); %% Eq.(27)% 基于三個(gè)解的平均向量：當(dāng)前解、迄今為止的最優(yōu)解和隨機(jī)選擇的解Xm = (Positions(b, :) + Sun_Pos + Positions(i, :)) / 3.0;Positions(i, :) = Positions(i, :) .* U1 + (Xm + h .* (Xm - Positions(a, :))) .* (1 - U1); %% Eq.(26)
else%% 參數(shù)設(shè)置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 10,...                 % 最大訓(xùn)練次數(shù) 'MiniBatchSize',best_hd, ...'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始學(xué)習(xí)率為0.001'L2Regularization', best_l2,...         % L2正則化參數(shù)'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 學(xué)習(xí)率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 學(xué)習(xí)率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 經(jīng)過(guò)800次訓(xùn)練后 學(xué)習(xí)率
%% 訓(xùn)練
; 

參考資料

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