徐州集团网站建设报价,wordpress主题评论,汕头网站建设推广,什么网站做推广分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测…分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测优化参数为学习率批量处理大小正则化参数。图很多包括分类效果图迭代优化图混淆矩阵图。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复 MATLAB实现SSA-CNN-SVM基于麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测获取。
%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);
%% 个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex] min(fitness);
zbest pop(bestindex, :); % 全局最佳
gbest pop; % 个体最佳
fitnessgbest fitness; % 个体最佳适应度值
BestFit fitnesszbest; % 全局最佳适应度值%% 迭代寻优
for i 1 : maxgenfor j 1 : sizepop% 速度更新V(j, :) V(j, :) c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) c2 * rand * (zbest - pop(j, :));V(j, (V(j, :) Vmax)) Vmax;V(j, (V(j, :) Vmin)) Vmin;% 种群更新pop(j, :) pop(j, :) 0.2 * V(j, :);pop(j, (pop(j, :) popmax)) popmax;pop(j, (pop(j, :) popmin)) popmin;% 自适应变异pos unidrnd(numsum);if rand 0.95pop(j, pos) rands(1, 1);end% 适应度值fitness(j) fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor j 1 : sizepop% 个体最优更新if fitness(j) fitnessgbest(j)gbest(j, :) pop(j, :);fitnessgbest(j) fitness(j);end% 群体最优更新 if fitness(j) fitnesszbestzbest pop(j, :);fitnesszbest fitness(j);endendBestFit [BestFit, fitnesszbest];
end
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参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm1001.2014.3001.5501
