开普勒算法优化

机器学习之心1 年前
koa·cnn-gru·卷积门控循环单元·数据分类预测·开普勒算法优化·koa-cnn-gru
分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积门控循环单元(CNN-GRU)分类预测。 2023年新算法，KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。 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mat
机器学习之心1 年前
cnn-bigru·koa·数据分类预测·卷积双向门控循环单元·koa-cnn-bigru·开普勒算法优化
分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU开普勒算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU开普勒算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测。 2023年新算法，KOA-CNN-BiGRU开普勒算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。 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
机器学习之心1 年前
koa·卷积长短期记忆神经网络·cnn-lstm·数据分类预测·开普勒算法优化·koa-cnn-lstm
分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-LSTM开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN-LSTM开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)分类预测。 2023年新算法，KOA-CNN-LSTM开普勒优化卷积长短期记忆神经网络的数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。 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
机器学习之心1 年前
koa·卷积双向长短期记忆神经网络·cnn-bilstm·数据分类预测·开普勒算法优化·koa-cnn-bilstm
分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)分类预测。 2023年新算法，KOA-CNN-BiLSTM开普勒优化卷积双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。 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
机器学习之心1 年前
卷积神经网络·数据分类预测·koa-cnn·开普勒算法优化
分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积神经网络(CNN)分类预测。 2023年新算法KOA-CNN开普勒优化卷积神经网络的数据分类预测，MATLAB程序，多行变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及卷积核个数等，方便增加维度优化自它参数 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，迭代图，混淆矩阵图.