一区向量加权算法优化INFO-CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测

一区向量加权算法优化INFO-CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测

目录

分类效果



基本描述

1.Matlab实现INFO-CNN-SVM向量加权算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测(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。可在下载区获取数据和程序内容。

6.data为数据集,输入12个特征,分四类,采用CNN提取特征,LIBSVM进行数据分类。

注:程序和数据放在一个文件夹。

程序设计

  • 私信博主回复一区向量加权算法优化INFO-CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测
clike 复制代码
%%  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

相关推荐
多打代码20 分钟前
2025.09.05 用队列实现栈 & 有效的括号 & 删除字符串中的所有相邻重复项
python·算法
j_xxx404_2 小时前
数据结构:栈和队列力扣算法题
c语言·数据结构·算法·leetcode·链表
南莺莺2 小时前
假设一个算术表达式中包含圆括号、方括号和花括号3种类型的括号,编写一个算法来判别,表达式中的括号是否配对,以字符“\0“作为算术表达式的结束符
c语言·数据结构·算法·
山烛2 小时前
深度学习:CNN 模型训练中的学习率调整(基于 PyTorch)
人工智能·pytorch·python·深度学习·cnn·调整学习率
THMAIL2 小时前
深度学习从入门到精通 - 神经网络核心原理:从生物神经元到数学模型蜕变
人工智能·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习·逻辑回归
野犬寒鸦2 小时前
力扣hot100:旋转图像(48)(详细图解以及核心思路剖析)
java·数据结构·后端·算法·leetcode
墨染点香2 小时前
LeetCode 刷题【61. 旋转链表】
算法·leetcode·职场和发展
一枝小雨3 小时前
【OJ】C++ vector类OJ题
数据结构·c++·算法·leetcode·oj题
Tisfy3 小时前
LeetCode 3516.找到最近的人:计算绝对值大小
数学·算法·leetcode·题解
自信的小螺丝钉3 小时前
Leetcode 206. 反转链表 迭代/递归
算法·leetcode·链表