06基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法
- 鲸鱼智能优化基本原理
鲸鱼智能优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界中的鲸鱼群体行为而提出的全局优化算法。该算法由莫扬（Seyedali Mirjalili）于2016年提出，其灵感来源于鲸鱼群体的捕猎行为和社交行为。
在 WOA 算法中，每个解都被看做是一个鲸鱼。算法从初始群体中的个体开始，通过捕食和社交行为来寻找最优解。
WOA 算法的公式版本如下：
- 初始化鲸鱼位置和速度
- 对于每只鲸鱼，计算其适应度值
- 找到适应度值最好的鲸鱼，将其作为当前最优解
在每次迭代中，对于每只鲸鱼进行以下操作：
a. 更新鲸鱼速度
b. 根据更新后的速度更新鲸鱼位置
c. 如果新位置超出了边界，则进行边界处理
d. 计算新位置的适应度值
e. 如果新位置的适应度值比原位置更好，则将新位置作为当前最优解
重复第4步直到达到停止条件
鲸鱼优化算法(WOA)详细解释可以看这个链接
鲸鱼优化算法(WOA)及其优秀变体(含MATLAB代码)
WOA 算法具有以下特点：
- WOA 算法使用了自适应参数来平衡全局搜索和局部搜索之间的权衡。
- WOA算法可以通过调节参数来适应不同的问题，如增加迭代次数可以提高精度，增加鲸鱼数量可以提高收敛速度。
- WOA算法具有较好的全局搜索能力和快速收敛性，可以有效地解决多维优化问题。
总之，鲸鱼智能优化算法是一种基于自然界中鲸鱼群体行为而提出的全局优化算法。该算法通过捕食和社交行为来寻找最优解，具有良好的全局搜索能力和快速收敛性。
- 卷积神经网路
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN 的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。
在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而 CNN 则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为 CNN 模型的卷积层使用了一系列的卷积核（filters），通过在输入图像上滑动并进行卷积运算，可以有效地捕捉到图像中的局部特征。
CNN 模型的卷积层可以同时学习多个不同的卷积核，每个卷积核都可以提取出不同的特征。通过堆叠多个卷积层，CNN 可以在不同的层次上提取出越来越抽象的特征。例如，低层次的卷积层可以捕捉到边缘和纹理等基本特征，而高层次的卷积层可以捕捉到更加复杂的语义特征，比如目标的形状和结构。
在卷积层之后，CNN 还会使用池化层来进一步压缩特征图的维度，减少计算量并增强模型的平移不变性。常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它们可以对特征图进行降采样，并保留最显著的特征。
通过多次堆叠卷积层和池化层，CNN 可以将输入图像逐渐转换为一系列高级特征表示。这些特征表示可以用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。此外，CNN 还可以通过在最后添加全连接层和激活函数来进行预测和分类。
CNN 特征提取的主要优势在于其自动学习特征表示的能力和对图像局部结构的敏感性。相较于传统的手工设计特征提取器，CNN 可以更好地适应不同的数据集和任务，并且能够从大规模的数据集中学习到具有判别性的特征表示。这使得 CNN 成为计算机视觉领域的重要工具，并在许多实际应用中取得了令人瞩目的成果。
详细介绍可点击以下链接
卷积神经网络超详细介绍
- 长短期记忆网络LSTM
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决长序列数据训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM网络由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，其独特的结构使其能够更好地捕捉和记忆长期依赖关系，适用于语言建模、机器翻译、时间序列预测等任务。
LSTM网络的核心思想是引入了三个门控单元：遗忘门、输入门和输出门，以及一个细胞状态来控制信息的流动和记忆。这些门控单元允许LSTM网络在每个时间步骤决定哪些信息应该被记住、删除或更新，从而有效地处理长期依赖关系。
具体来说，LSTM网络包括以下组件：
- 输入门（Input Gate）：决定哪些信息需要更新到细胞状态中。
- 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些旧信息需要被遗忘。
- 细胞状态（Cell State）：负责传递信息并保持长期记忆。
- 输出门（Output Gate）：根据当前输入和先前的细胞状态，决定输出什么信息。
在每个时间步骤，LSTM网络会根据当前输入、上一时刻的隐藏状态和细胞状态来更新自身状态，并输出当前时刻的隐藏状态。这样，LSTM网络可以在处理长序列数据时有效地捕捉时间上的依赖关系，从而更好地实现序列建模和预测。
相较于传统的RNN，LSTM网络具有以下优点：
- 能够更好地捕捉长期依赖关系，有效避免梯度消失和梯度爆炸问题。 具有更强的记忆能力，能够保存长期信息并更好地利用。更容易训练和调优，适用于各种序列建模任务。
总之，LSTM网络作为一种特殊的循环神经网络，通过引入门控单元和细胞状态，能够有效解决长序列数据训练中的问题，并在语言建模、机器翻译、时间序列预测等任务中取得显著的成果。
详细介绍可点击以下链接
长短期记忆网络（LSTM）
- Attention注意力机制
自注意力机制（Self-Attention）是一种用于序列数据处理的机制，最早由Vaswani等人在Transformer模型中引入。它能够捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，实现对每个位置的信息加权聚合，从而更好地理解和表示序列中的重要特征。
自注意力机制的核心思想是通过计算每个位置与其它位置之间的关联度来确定每个位置的权重。这种关联度是通过将当前位置的特征与其他位置的特征进行相似性计算得到的。相似性计算通常采用点积（Dot Product）或者加性方式（Additive）。
具体来说，自注意力机制包括以下几个步骤：
- 查询（Query）、键（Key）和值（Value）的计算：通过线性变换将输入序列映射为查询、键和值的表示。
- 相似性计算：对于每个查询，计算其与所有键之间的相似性得分。相似性计算可以使用点积或加性方式完成。
- 注意力权重计算：将相似性得分进行归一化处理，得到注意力权重，表示每个位置在当前位置的重要程度。
- 加权求和：将值乘以注意力权重，并对所有位置进行加权求和，得到自注意力聚合后的表示。
自注意力机制具有以下几个优点：
- 全局依赖性：自注意力机制能够同时考虑序列中的所有位置，捕捉全局的依赖关系，不受局部范围的限制。
- 权重自适应：通过计算注意力权重，自注意力机制可以根据输入序列的特征动态调整不同位置的重要性。
- 高效计算：相比于传统的循环神经网络，自注意力机制可以进行并行计算，加速模型训练和推理过程。
自注意力机制在自然语言处理领域取得了显著的成果，被广泛应用于机器翻译、文本生成、文本分类等任务中。它能够有效地建模长距离依赖关系，提升模型的表达能力和性能。此外，自注意力机制也被引入到其他领域，如计算机视觉中的图像描述生成和视频分析等任务中，取得了令人瞩目的结果。
详细介绍可点击以下链接
注意力机制Attention详解
- WOA-CNN-LSTM-Attention数据分类
WOA-CNN-LSTM-Attention是一种结合了鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的数据分类预测模型。这种模型结合了不同的神经网络结构和优化方法，能够有效地处理序列数据并实现更准确的分类预测。
首先，该模型使用鲸鱼优化算法来优化学习率、L2正则化系数和隐含层个数。WOA是一种基于鲸鱼群体行为的启发式优化算法，通过模拟鲸鱼觅食行为来不断调整参数，以寻找最优解。在这里，WOA算法被用来自动搜索最佳的学习率、L2正则化系数和隐含层个数，以提高模型的性能和泛化能力。
接着，模型采用CNN作为特征提取器，用于从输入数据中提取关键特征。CNN具有较好的特征提取能力，能够有效地捕获数据中的空间信息，有利于提高分类准确性。
然后，提取的特征被连接到LSTM网络中，LSTM作为序列数据的处理器，能够更好地捕捉时间序列之间的依赖关系。通过将CNN提取的特征输入到LSTM网络中，可以实现对序列数据的有效建模和预测。
最后，引入注意力机制来加强模型对不同位置的关注程度，帮助模型更好地聚焦于重要的特征。通过注意力层，模型可以动态地调整特征的权重，从而提高分类任务的精度和鲁棒性。
综合而言，WOA-CNN-LSTM-Attention模型结合了优化算法、特征提取器、序列处理器和注意力机制，能够在数据分类预测任务中取得优秀的表现。通过整合不同组件的优势，该模型能够有效地处理序列数据，实现更准确和可靠的分类预测。
- 程序内容
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
rng(0);
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_class = length(unique(res(:,end))); % 计算类别数
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
kim = size(res, 2)-1; % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
flag_conusion = 1; % 打开混淆矩阵
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
%% 建立模型
lgraph = layerGraph(); % 建立空白网络结构
tempLayers = [
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 = [
reluLayer("Name", "relu_1") % Relu 激活层
convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_2", "Padding", "same") % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]，16个特征图
reluLayer("Name", "relu_2") ]; % 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") % 网络铺平层
lstmLayer(best_hd, "Name", "lstm", "OutputMode","last") % LSTM层
fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc") % 损失函数层
classificationLayer( "Name", "classificationLayer")]; % 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
完整程序获取方式
其中LSTM可替换BiLSTM或者GRU网络
1.随机森林、BP神经网络、支持向量机、LSTM长短期记忆网络数据分类（四个一起RMB 39） https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmWmZZy
2.CNN卷积神经网络数据分类（RMB 19.9） https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuTl5Zp
3.CNN-LSTM 卷积-长短期记忆网络数据分类（RMB 25） https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuTl5Zy
4.CNN-LSTM-Attention 卷积-长短期记忆网络-注意力机制数据分类（RMB 39.9） https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuTl5hr
5.WOA-CNN-LSTM-Attention 鲸鱼优化-卷积-长短期记忆网络-注意力机制数据分类 （RMB 59.9）https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuTmJxy
-
结果展示
-
关注我，不定期更新
关注免费送分类和时间序列程序！！！！！！！
搜索公主gzh号：同名，去掉英文。可以获取下列资源
Matlab机器学习数据分类和时间序列预测基础模型大合集，免费赠送！！！！