pso-gru

机器学习之心1 年前
门控循环单元·多特征分类预测·粒子群算法优化·pso-gru·融合注意力机制·pso-gru-att·gru-attention
分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测1.Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测,运行环境Matlab2023b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,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。
机器学习之心1 年前
多输入分类预测·pso-gru·粒子群算法优化门控循环单元
分类预测 | Matlab实现PSO-GRU粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测1.Matlab实现PSO-GRU粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测,运行环境Matlab2020b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,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。