基于改进的鲸鱼优化算法的神经网络BP二分类与多分类预测模型（详细注释，matlab实现，含混淆矩阵等可视化分析）,改进的鲸鱼优化算法GSWOA优化BP神经网络模型的二分类与多分类预测matlab程序

XgTjhzflLZIP改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模型  2.12MB

资源文件列表:

ZIP 改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模型 大约有13个文件
  1. 1.jpg 185.11KB
  2. 2.jpg 116.73KB
  3. 3.jpg 147.55KB
  4. 以下是一个基于的示例程序该程序使用改进的鲸鱼.html 630.34KB
  5. 探索算法在神经网络优化中的应用在人工智能的浪.docx 50.46KB
  6. 改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模.docx 50.01KB
  7. 改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模型.docx 50.46KB
  8. 改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模型.html 626.68KB
  9. 改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模型做二分类和多.docx 49.76KB
  10. 改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模型做二分类和多分.docx 14.88KB
  11. 改进的鲸鱼优化算法优化神经网络模型在二.html 629.45KB
  12. 改进的鲸鱼优化算法在优化神经网络模型的二.docx 15.61KB
  13. 改进鲸鱼优化算法优化神.html 631.06KB

资源介绍:

基于改进的鲸鱼优化算法的神经网络BP二分类与多分类预测模型（详细注释，matlab实现，含混淆矩阵等可视化分析）,改进的鲸鱼优化算法GSWOA优化BP神经网络模型的二分类与多分类预测matlab程序,改进的鲸鱼优化算法GSWOA优化神经网络模型BP做二分类和多分类预测模型。 程序注释详细，可学习性强。 程序语言为matlab。 直接替数据就可以用。 程序有混淆矩阵，分类预测图，ROC图。 ,关键词：GSWOA优化算法；神经网络模型；二分类；多分类预测模型；程序注释详细；matlab编程语言；数据直接替换可用；混淆矩阵；分类预测图；ROC图。,基于GSWOA优化算法的神经网络模型BP预测二分类及多分类：Matlab程序详解
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426206/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426206/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">探索<span class="_ _0"> </span></span>GSWOA<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">算法在神经网络优化中的应用</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在人工智能的浪潮中，<span class="_ _1"></span>神经网络模型以其强大的学习能力，<span class="_ _1"></span>成为了解决分类问题的利器。<span class="_ _1"></span>然</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">而，<span class="_ _2"></span>如何进一步提升神经网络的性能，<span class="_ _2"></span>一直是研究的重要课题。<span class="_ _2"></span>今天，<span class="_ _2"></span>我们将探讨一种名为</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进<span class="_ _3"></span>的鲸<span class="_ _3"></span>鱼优<span class="_ _3"></span>化算<span class="_ _3"></span>法（<span class="_ _3"></span><span class="ff1">GSWOA</span>）<span class="_ _3"></span>如何<span class="_ _3"></span>优化<span class="_ _3"></span>神经<span class="_ _3"></span>网络<span class="_ _3"></span>模型<span class="_ _3"></span>，特<span class="_ _3"></span>别是<span class="_ _4"> </span><span class="ff1">BP<span class="_"> </span></span>算法在<span class="_ _3"></span>二分<span class="_ _3"></span>类和<span class="_ _3"></span>多分</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">类预测模型中的应用。</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">鲸鱼优化<span class="_ _3"></span>算法（<span class="ff1">WOA<span class="_ _3"></span></span>）是一种<span class="_ _3"></span>自然启<span class="_ _3"></span>发的优化<span class="_ _3"></span>算法，其<span class="_ _3"></span>灵感来源<span class="_ _3"></span>于鲸鱼的<span class="_ _3"></span>捕食行<span class="_ _3"></span>为。而改</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">GSWOA<span class="_ _0"> </span></span>算法更是结合了更多的生物学特性和数学优化技巧，<span class="_ _5"></span>使得其在全局寻优方面表</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现出色。<span class="_ _6"></span>在神经网络的训练过程中，<span class="_ _6"></span>我们常常需要调整大量的权重和偏置参数以达到最优的</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">分类效果。<span class="ff1">GSWOA<span class="_ _0"> </span></span>的出现为这一过程提供了新的思路。</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、<span class="ff1">GSWOA<span class="_ _0"> </span></span>优化<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">BP<span class="_ _0"> </span></span>神经网络</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">BP<span class="ff2">（</span>Back Propagation<span class="ff2">）<span class="_ _7"></span>神经网络是神经网络的一种基础形式，<span class="_ _7"></span>通过不断的正向传播和反向</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">调整权重，<span class="_ _7"></span>来达到降低损失函数值的目的。<span class="_ _8"></span><span class="ff1">GSWOA<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">可以作为一种新的权重调整策略，<span class="_ _8"></span>来优</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">BP<span class="_ _0"> </span></span>神经网络的训练过程。</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">matlab<span class="_"> </span></span>中，我们可以这样实现：首先定义<span class="_ _3"></span>好神经网络的架构，<span class="_ _3"></span>然后利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">GSWOA<span class="_"> </span></span>算法来</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">初始化权重和偏置。<span class="_ _1"></span>接着，<span class="_ _1"></span>通过前向传播计算输出和损失，<span class="_ _1"></span>然后利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">GSWOA<span class="_ _0"> </span></span>算法调整权重</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和偏置以最小化损失。如此反复，直到达到预设的迭代次数或损失函数收敛。</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、二分类和多分类预测模型</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对于二分类问题，<span class="_ _9"></span>我们可以在输出层使用一个神经元，<span class="_ _9"></span>并采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">sigmoid<span class="_ _0"> </span></span>激活函数将输出映射</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">到<span class="ff1">[0,1]</span>区间，<span class="_ _8"></span>从而进行二分类。<span class="_ _8"></span>而对于多分类问题，<span class="_ _8"></span>我们可以在输出层使用多个神经元，<span class="_ _7"></span>并</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">softmax<span class="_"> </span></span>激活函数来进行多类别的分类。</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">matlab<span class="_"> </span></span>中，<span class="_ _3"></span>我<span class="_ _3"></span>们可<span class="_ _3"></span>以直<span class="_ _3"></span>接使<span class="_ _3"></span>用<span class="_ _4"> </span><span class="ff1">GSWOA<span class="_"> </span></span>优化的<span class="_ _4"> </span><span class="ff1">BP<span class="_"> </span></span>神经<span class="_ _3"></span>网络<span class="_ _3"></span>来进<span class="_ _3"></span>行<span class="_ _3"></span>二分<span class="_ _3"></span>类和<span class="_ _3"></span>多分<span class="_ _3"></span>类<span class="_ _3"></span>预测<span class="_ _3"></span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序中的注释详细，<span class="_ _1"></span>易于学习。<span class="_ _1"></span>例如，<span class="_ _1"></span>我们可以通过更改训练数据集来直接进行不同的分类</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">任务。</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、结果展示</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">经过<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">GSWOA<span class="_ _0"> </span></span>优化的神经网络模型，<span class="_ _6"></span>其性能会有显著的提升。<span class="_ _6"></span>我们可以通过混淆矩阵来查看</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">各类别的正确率和错误<span class="_ _3"></span>率，通过分类预测图<span class="_ _3"></span>来直观地展示分类结果<span class="_ _3"></span>，以及通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">ROC<span class="_"> </span></span>图来评</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">估模型的性能。</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">matlab<span class="_"> </span></span>中，这些结果可以很容易地通过代码生<span class="_ _3"></span>成并展示出来。例如，<span class="_ _3"></span>我们可以编写代码</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">来生成混淆矩阵、分类预测图和<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">ROC<span class="_ _0"> </span></span>图，以便于我们分析和比较不同模型之间的性能。</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、结论</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源