ZIP鸽群优化算法PIO与BP组合二分类和多分类模型构建：详尽注释的Matlab程序及可视化效果展示,鸽群优化算法PIO改进BP神经网络多特征输入单输出分类模型（matlab实现）注：附详细注释，多种可 3.14MB

fxwlOoIkvQrC需要积分:10(1积分=1元)

资源文件列表:

鸽群优化算法优化做多特征输入单输 大约有16个文件
  1. 1.jpg 204.66KB
  2. 2.jpg 146.93KB
  3. 3.jpg 118.8KB
  4. 4.jpg 134.01KB
  5. 5.jpg 129.86KB
  6. 6.jpg 131.35KB
  7. 探索鸽群优化算法与神经网络在二分.docx 51.64KB
  8. 由于我无法直接生成完.html 1.16MB
  9. 鸽群优化算法优化做多特征.html 1.15MB
  10. 鸽群优化算法优化在二分类和.html 1.16MB
  11. 鸽群优化算法在二分类和多分类模型中.docx 51.37KB
  12. 鸽群优化算法在二分类和多分类模型中的应用在当前的.docx 51.18KB
  13. 鸽群优化算法在二分类和多分类模型中的应用随着人工智.docx 51.64KB
  14. 鸽群优化算法是一种启发式优化算法.docx 50.18KB
  15. 鸽群优化算法是一种基于鸽群行为的优.docx 15.41KB
  16. 鸽群优化算法是一种基于鸽群行为的优化.docx 16.73KB

资源介绍:

鸽群优化算法PIO与BP组合二分类和多分类模型构建：详尽注释的Matlab程序及可视化效果展示,鸽群优化算法PIO改进BP神经网络多特征输入单输出分类模型（matlab实现） 注：附详细注释，多种可视化效果展示，轻松替换数据使用。,鸽群优化算法PIO优化BP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，ROC曲线图，具体效果如下所示。 想要的加好友我吧。 ,鸽群优化算法; PIO优化; BP神经网络; 多特征输入; 单输出二分类; 多分类模型; 程序内注释详细; MATLAB语言; 分类效果图; 迭代优化图; 混淆矩阵图; ROC曲线图,基于鸽群优化算法的BP多特征二分类与多分类模型构建及应用实践
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425917/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425917/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">探索鸽群优化算法与<span class="_ _0"> </span></span>BP<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">神经网络在二分类及多分类模型中的创新应用</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">亲爱的读者，<span class="_ _1"></span>你是否曾在面临各种技术挑战时感到迷茫，<span class="_ _1"></span>尝试寻找不一样的思路去优化模型</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">呢？今<span class="_ _2"></span>天我们<span class="_ _2"></span>带来一<span class="_ _2"></span>个不同<span class="_ _2"></span>寻常的<span class="_ _2"></span>话题：<span class="_ _2"></span>如何结<span class="_ _2"></span>合鸽群<span class="_ _2"></span>优化算<span class="_ _2"></span>法（<span class="ff1">PIO<span class="_ _2"></span></span>）和<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">BP<span class="_"> </span></span>神经<span class="_ _2"></span>网络进</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">行多特征输入的二分类及多分类模型。<span class="_ _1"></span>相信这篇随笔风格的技术文章，<span class="_ _1"></span>将能让你感受到技术</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">与创新的新境界。</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">一、初识鸽群优化算法（</span>PIO<span class="ff2">）</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在自然界中，<span class="_ _1"></span>鸽群的飞行行为是一种高度协调且复杂的群体行为。<span class="_ _1"></span>鸽群优化算法正是借鉴了</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">这一自然现象，<span class="_ _1"></span>通过模拟鸽群的飞行规律来寻找问题的最优解。<span class="_ _1"></span>这种算法在解决复杂优化问</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">题时，能够展现出强大的全局搜索能力和收敛速度。</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">二、</span>BP<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">神经网络与多特征输入模型</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">BP<span class="_"> </span><span class="ff2">神经网络是一种基于<span class="_ _2"></span>误差反向传播<span class="_ _2"></span>的神经网络模<span class="_ _2"></span>型，它能够处<span class="_ _2"></span>理多特征输入的<span class="_ _2"></span>问题。在</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">构建二分类<span class="_ _2"></span>或多分类模型<span class="_ _2"></span>时，<span class="ff1">BP<span class="_"> </span></span>神经网络能够根据<span class="_ _2"></span>输入的特征自<span class="_ _2"></span>动学习并调整权<span class="_ _2"></span>重，从而</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">达到更好的分类效果。</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">三、结合鸽群优化算法与<span class="_ _0"> </span></span>BP<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">神经网络的模型构建</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">将鸽群优<span class="_ _2"></span>化算法与<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">BP<span class="_"> </span></span>神经网络结合<span class="_ _2"></span>起来，我<span class="_ _2"></span>们能够借<span class="_ _2"></span>助<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">PIO<span class="_"> </span></span>算法对<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">BP<span class="_"> </span></span>神经网络<span class="_ _2"></span>的权值进</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">行优化。<span class="_ _4"></span>通过模拟鸽群的飞行规律，<span class="_ _4"></span>我们能够在搜索空间中寻找到最佳的权值组合，<span class="_ _4"></span>使得模</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型的分类效果达到最优。</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">下面是一个简单的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Matlab<span class="_"> </span></span>代码示例，用于构建二分类或多分类模<span class="_ _2"></span>型。程序内注释详细，直</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接替换数据就可以使用。</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">定义输入特征和输出标签</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">假设<span class="_ _0"> </span></span>X<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">为特征矩阵，</span>y<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">为标签向量（二分类时为<span class="_ _0"> </span></span>0<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">和<span class="_ _0"> </span></span>1<span class="ff2">，多分类时为类别索引）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% X, y<span class="_"> </span><span class="ff2">数据需要提前准备好并替换成实际数据</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">构建<span class="_ _0"> </span></span>BP<span class="_ _5"> </span><span class="ff2">神经网络模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">输入层、隐藏层和输出层的神经元数量根据实际情况进行调整</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">net = fitnet(10); % <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">假设隐藏层有<span class="_ _5"> </span></span>10<span class="_"> </span><span class="ff2">个神经元</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">net.divideParam.trainRatio = 70/100; % <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">划分训练集和测试集的比例</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">使用鸽群优化算法优化<span class="_ _0"> </span></span>BP<span class="_ _5"> </span><span class="ff2">神经网络的权值</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">[net_optimized, options_optimized] = pio_optimize_bp_weights(net, X, y);</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _5"> </span><span class="ff2">训练优化后的模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">[net_optimized, tr] = train(net_optimized, X, y);</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP基于XILINX FPGA的高效以太网协议栈IP开发解决方案：TCP全速传输，支持多种接口与定制开发,基于XILINX FPGA的高效以太网协议栈IP开发：全系列支持TCP数据传输与QT界面集成,XI1.83MB1月前
    ZIP新闻资讯系统的设计与实现(代码+数据库+LW)14.13MB1月前
    ZIP基于Abaqus的DLOAD和VDLOAD移动荷载子程序实现：文本文件多线程数据加载与多种车流仿真,Abaqus Dload与vdload移动荷载子程序：实现txt文件多线程数据加载与多样化车流仿真738.61KB1月前
    ZIP多元宇宙优化算法MVO在Elman参数优化中的应用：Matlab拟合预测模型建立与数据直接替换注释详解,多元宇宙优化算法MVO优化Elman参数，建立MATLAB拟合预测模型：详细注释，数据替换即用2.35MB1月前
    ZIPMatlab与Python的复杂手动转换服务：专业求解器内容互转，详细需求沟通后再定制价格，专业调试确保高质量，时间效率至上 ,Matlab与Python的复杂手动转换服务：专业求解器内容转换，详细需654.51KB1月前
    ZIP激光熔覆comsol热流耦合模型研究：温度场与三维流场分布模拟，含马兰戈尼效应与热传导分析，附模型参数说明与操作指南及视频教程,激光熔覆Comsol热流耦合模型研究：温度场与三维流场分析，考虑马兰戈尼5.12MB1月前
    ZIP基于多时间尺度模型预测控制与日内滚动优化的微网系统优化调度策略：精细化平衡风光储热资源，实现微网运维成本最小化与负荷曲线平滑化 ,基于多时间尺度模型预测控制的微网优化调度策略：融入负荷需求响应机制，实2.85MB1月前
    ZIP改进鲸鱼优化随机森林算法的Matlab二分类与多分类预测建模工具，含分类预测图等可视化结果展示及个性化数据替换指导 ,改进的鲸鱼优化随机森林算法：多分类预测建模与可视化结果展示（附Matlab程序）3.25MB1月前