分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测

分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测

分类效果

基本描述

1.Matlab实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2018b及以上；
2.基于鹈鹕算法(POA)优化卷积神经网络(CNN)分类预测，优化参数为，学习率，批处理，正则化参数；
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，迭代优化图，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，可在下载区获取数据和程序内容。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测。

%%  优化算法参数设置
SearchAgents_no = 3;                  % 数量
Max_iteration = 5;                    % 最大迭代次数
dim = 3;                              % 优化参数个数

 
%% 建立模型
lgraph = [
 
 convolution2dLayer([1, 1], 32)  % 卷积核大小 3*1 生成32张特征图
 batchNormalizationLayer         % 批归一化层
 reluLayer                       % Relu激活层

 dropoutLayer(0.2)               % Dropout层
 fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc")                     % 全连接层
 softmaxLayer("Name", "softmax")                                  % softmax激活层
 classificationLayer("Name", "classification")];                  % 分类层




%% 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0.001
    '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800次训练后 学习率
%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

%% 预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); 

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