数据分类预测

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分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-SAM-Attention卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测1.Matlab实现CNN-LSTM-SAM-Attention卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测（完整源码和数据) 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括多边形面积PAM、分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积AUC、Kappa系数、F_measure。等等。 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2021及以上。 4.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。

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分类预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-SAM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测1.Matlab实现CNN-BiLSTM-SAM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测（完整源码和数据) 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括多边形面积PAM、分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积AUC、Kappa系数、F_measure。等等。 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2021及以上。 4.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。

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分类预测 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测1.Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测（完整源码和数据）,优化参数为,优化RBF核函数gam和sig，运行环境为Matlab2018及以上。 2.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excel数据就可以用; 3.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.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。

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分类预测 | Matlab实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测1.Matlab实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测（完整源码和数据）,优化参数为,优化RBF核函数gam和sig，运行环境为Matlab2018及以上。 2.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excel数据就可以用; 3.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.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。

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分类预测 | Matlab实现DRN深度残差网络数据分类预测1.Matlab实现DRN深度残差网络数据分类预测（完整源码和数据），运行环境为Matlab2023及以上。 2.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excel数据就可以用; 3.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.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。

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分类预测 | Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost数据分类预测/故障识别1.Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost数据分类预测/故障识别。 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.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。

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分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别1.Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.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。

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分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】1.Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】（完整源码和数据)ZOA斑马优化的基本灵感来自斑马在自然界中的行为。ZOA模拟了斑马的觅食行为及其对捕食者攻击的防御策略。 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等。 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.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。

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分类预测 | Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】1.Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】（完整源码和数据) 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等。 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.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。

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分类预测 | Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】1.Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】（完整源码和数据) 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。优化参数为：SVM的gamma和c。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2018及以上。 4.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。

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分类预测 | Matlab实现HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测1.HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测可直接运行 Maltab语言（完整源码和数据) 2.多输入分类预测，利用猎食者优化算法HPO优化GRU的三个参数，分别为学习率、隐藏层节点、正则化系数，避免人工选取参数的盲目。程序包括迭代曲线图混淆矩阵图预测结果图效果如图所示代码质量极高～ 3.猎食者优化算法是2022年新出的优化算法，通过模拟动物猎食的过程进行寻优，具有收敛速度快、寻优能力强等优点，适合作为创新～ 4.直接替换Excel数据即可用适合新手小白～

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分类预测 | Matlab实现OOA-SVM鱼鹰算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测1.Matlab实现OOA-SVM鱼鹰算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测（完整源码和数据) 优化支持向量机核函数参数c和g。 2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。运行环境matlab2018。 3.语言为matlab，含分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 4.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2018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。

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分类预测 | Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测1.Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测（完整源码和数据) 优化支持向量机核函数参数c和g。 2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。运行环境matlab2018。 3.语言为matlab，含分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 4.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2018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。

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分类预测 | Matlab实现基于DBN-SVM深度置信网络-支持向量机的数据分类预测1.利用DBN进行特征提取，将提取后的特征放入SVM进行分类实现组合预测。图很多，包括混淆矩阵图、预测效果图， DBN是深度置信网络,相比于CNN更为新颖。 2.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。 3.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图，运行环境matlab2018b及以上。 4.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。 5.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

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分类预测 | Matlab实现基于PSO-SDAE粒子群优化算法优化堆叠去噪自编码器的数据分类预测1.Matlab实现基于PSO-SDAE粒子群优化算法优化堆叠去噪自编码器的数据分类预测（完整源码和数据) 2.优化参数为：学习率，隐含层节点，迭代次数 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。 4.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，运行环境matlab2018b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。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； 6.data为数据集

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分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的数据分类预测程序； 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；SSA优化算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数，这3个关键参数。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，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，

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分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元数据分类预测1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的数据分类预测程序； 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；SSA优化算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数，这3个关键参数。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，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，

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分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制），运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）、SE注意力机制的数据分类预测程序； 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；SSA优化算法优化学习率、正则化系数、隐藏层节点，这3个关键参数。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四

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分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制），运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）、SE注意力机制的数据分类预测程序； 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；SSA优化算法优化学习率、正则化系数、隐藏层节点，这3个关键参数。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main

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分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀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SSA-CNN-BiLSTM数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的数据分类预测程序； 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；SSA优化算法优化学习率、正则化系数、神经元个数，这3个关键参数。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，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。