多输入分类预测

机器学习之心8 个月前
长短期记忆神经网络·多输入分类预测·粒子群算法优化·pso-lstm-att·融合注意力机制
分类预测 | Matlab实现PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测1.Matlab实现PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络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8 个月前
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。
机器学习之心8 个月前
多输入分类预测·adaboost-svm·isomap降维算法·改进蜜獾算法
分类预测 | MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测Isomap-Adaboost-IHBA-SVM：基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成分类预测（故障诊断模型），Isomap在非线性降维方面具有独特优势，IHBA是2022年新发表的一种多策略融合算法的蜜獾优化算法。
机器学习之心8 个月前
双向长短期记忆神经网络·多输入分类预测·pso-bilstm·粒子群算法优化
分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测1.Matlab实现PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络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。
机器学习之心8 个月前
长短期记忆神经网络·多输入分类预测·粒子群算法优化·pso-lstm
分类预测 | Matlab实现PSO-LSTM粒子群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测1.Matlab实现PSO-LSTM粒子群算法优化长短期记忆神经网络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。
机器学习之心9 个月前
bigru-adaboost·adaboost·双向门控循环单元·多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。
机器学习之心9 个月前
门控循环单元·鲸鱼算法优化·多输入分类预测·woa-gru
分类预测 | Matlab实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测1.Matlab实现WOA-GRU鲸鱼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.基于鲸鱼算法(WOA)优化门控循环单元(GRU)分类预测，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9 个月前
鲸鱼算法优化·双向长短期记忆神经网络·多输入分类预测·woa-bilstm
分类预测 | Matlab实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测1.Matlab实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)分类预测，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
机器学习之心9 个月前
adaboost·gru·门控循环单元·多输入分类预测·gru-adaboost
分类预测 | MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。
机器学习之心9 个月前
adaboost·lstm·多输入分类预测·lstm-adaboost·长短期记忆网络
分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测1.分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。
机器学习之心9 个月前
随机森林·adaboost·多输入分类预测·rf-adaboost
分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。
机器学习之心10 个月前
随机森林·多输入分类预测·ga-rf·遗传算法优化
分类预测 | Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多输入分类预测Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多输入分类预测（完整源码和数据） Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林分类预测，多输入单输出模型。GA-RF分类预测模型 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，混淆矩阵图。优化随机森林树木棵树何深度。
机器学习之心10 个月前
支持向量机·adaboost·多输入分类预测·svm-adaboost
分类预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。
机器学习之心10 个月前
支持向量机·数据降维·多输入分类预测·lfda-svm·局部费歇尔判别
分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测基于局部费歇尔判别数据降维的LFDA-SVM的二分类及多分类建模做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，降维展示图，混淆矩阵图。 想要的私聊我吧。 PS:以下效果图为测试数据的效果图，主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图，具体预测效果以个人的具体数据为准。
机器学习之心10 个月前
分类·多输入分类预测·深度置信网络·pso-dbn·粒子群优化
分类预测 | MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测Matlab实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测 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。 粒子群优化学习率、迭代次数和隐藏层单元数目。
机器学习之心10 个月前
多输入分类预测·so-rf·蛇群算法优化随机森林
分类预测 | Matlab实现SO-RF蛇群算法优化随机森林多输入分类预测Matlab实现SO-RF蛇群算法优化随机森林多输入分类预测（完整源码和数据） Matlab蛇群算法(SO)优化随机森林(RF)的分类预测，多输入单输出模型。SO-RF分类预测模型 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。
机器学习之心1 年前
多输入分类预测·dbn-svm·深度置信网络结合支持向量机
分类预测 | MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机多输入分类预测1.分类预测 | MATLAB实现DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机多输入分类预测 2.代码说明：要求于Matlab 2021版及以上版本。
机器学习之心1 年前
cnn-bigru·attention·cnn-bigru-att·多输入分类预测·卷积双向门控循环单元
分类预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多输入分类预测Matlab实现CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测，卷积双向门控循环单元结合注意力机制分类预测。 1.data为数据集，格式为excel，12个输入特征，输出4类标签； 2.MainCNN_BiGRU_AttentionNC.m为主程序文件，运行即可； 3.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容； 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020b及以上。
机器学习之心1 年前
cnn·多输入分类预测·mtbo-cnn
分类预测 | MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测1.MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测 2.代码说明：基于登山队优化算法（MTBO）、卷积神经网络（CNN）的数据分类预测程序。 程序平台：要求于Matlab 2021版及以上版本。 特点： 通过登山队优化算法优化学习率、卷积核大小、卷积核个数，这3个关键参数，以测试集精度最高为目标函数。绘制：损失、精度迭代变化图；测试对比散点图、混淆矩阵图；适应度曲线（若首轮精度最高，则适应度曲线为水平直线）。展示：精确度、召回率、精确率、F1分数等评价指标。可直接替换数据，使用EXCEL表格导入，无需大幅
机器学习之心1 年前
双向门控循环单元·贝叶斯优化·多输入分类预测·bo-bigru·bigru
分类预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测1.Matlab实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上； 2.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。 3.输入15个特征，输出4类标签。 4.贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。