分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测
分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测
目录
- 分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测
- 分类效果
- 基本描述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果





基本描述
1.Matlab实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2018b及以上;
2.基于北方苍鹰算法(NGO)优化卷积神经网络(CNN)分类预测,优化参数为,学习率,批处理,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。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测。
%% 优化算法参数设置
SearchAgents_no = 3; % 数量
Max_iteration = 5; % 最大迭代次数
dim = 3; % 优化参数个数%% 建立模型
lgraph = [convolution2dLayer([1, 1], 32) % 卷积核大小 3*1 生成32张特征图batchNormalizationLayer % 批归一化层reluLayer % Relu激活层dropoutLayer(0.2) % Dropout层fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc") % 全连接层softmaxLayer("Name", "softmax") % softmax激活层classificationLayer("Name", "classification")]; % 分类层%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 10,... % 最大训练次数 'MiniBatchSize',best_hd, ...'InitialLearnRate', best_lr,... % 初始学习率为0.001'L2Regularization', best_l2,... % L2正则化参数'LearnRateSchedule', 'piecewise',... % 学习率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,... % 学习率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 400,... % 经过800次训练后 学习率
%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);%% 预测
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
相关文章:
分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测
分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现NGO-CNN北方苍鹰算法优化卷积神经网络数据分类预测&…...
Linux或Centos查看CPU和内存占用情况_top只能查看对应的命令_如何查看具体进程---linux工作笔记062
一般我们都是用top去查看,但是top查看的结果,不能看出,具体是哪个程序占用的,这就很苦恼.. 其实如果有时间的话,再去专门看一下网络安全和linux脚本以及命令方面的,比较系统的看一下比较好.现在积累的都是工作中用到的,比较零散的知识. 如果用top,比如说这里的java,就只能知道…...
什么是DevOps
文章目录 一、概念二、地位三、目标四、要求五、具体手段 一、概念 是一组过程、方法与系统的统称,有助于打破开发、测试、运维、交付部门之间的壁垒,提高部门间的沟通协助能力。 二、地位 应成为公司的一种理念、文化、哲学。 三、目标 实现更加高…...
力扣每日一题
605. 种花问题 - 力扣(LeetCode) 动态规划 class Solution { public:bool canPlaceFlowers(vector<int>& flowerbed, int n) {int m flowerbed.size();if(1 m)return !flowerbed[0] > n;else if(2 m)return ((!flowerbed[0] &&…...
测试OpenCvSharp库的模板匹配功能
微信公众号“Dotnet讲堂”的文章《c#实现模板匹配,并输出匹配坐标》(参考文献1)中介绍了采用OpenCVSharp库实现模板匹配功能,也即在目标图片中定位指定图片内容的示例,本文参照参考文献1-4,学习并测试OpenC…...
网络编程day04(网络属性函数、广播、组播、TCP并发)
今日任务 对于newfd的话,最好是另存然后传入给分支线程,避免父子线程操作同一个文件描述符 ------------在tcp多线程服务端---------- 如果使用全局变量,或者指针方式间接访问,会导致所有线程共用一份newfd和cin,那么…...
HALCON支持GPU加速的算子有哪些?
参考例程get_operator_info。 get_opencl_operators这里可以查看到所有支持gpu加速的算子。 支持的算子列表: crop_rectangle1,deviation_image,mean_image,points_harris,gray_opening_shape, gray_dilat…...
MacBook Pro 电池电量限制充电怎么设置AlDente Pro for Mac最大充电限制工具
通过充电电量限制工具可以更好的保护MacBook Pro的电池,通过 AlDente Pro 您可以设置电池的最大充电百分比设置为 20% 至 100%,然后,它将保持在所需的电池百分比,然后再次使用电源适配器进行充电。 AlDent…...
毕业设计选题之Java+springboot线上蔬菜销售与配送系统(源码+调试+开题+lw)
💕💕作者:计算机源码社 💕💕个人简介:本人七年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、微信小程序、爬虫、大数据等,大家有这一块的问题可以一起交流! 💕&…...
【Leetcode】162.寻找峰值
一、题目 1、题目描述 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。 你必须实现时间复杂度为 O(log n…...
SpringBoot集成MinIO8.0
一、安装MinIO 中文官网地址:https://www.minio.org.cn/download.shtml 官网地址:https://min.io/download 官网有相应的安装命令,可查看 建议引用相应版本的依赖 二、集成SpringBoot 1.引入依赖 <dependency><groupId>io.…...
蓝桥等考Python组别五级007
第一部分:选择题 1、Python L5 (15分) 表达式“not a > 0”等价于下面哪个表达式?( ) a < 0a == 0a <= 0a in 0正确答案:C 2、Python L5 (15分) 执行下面的程序,当用键盘输入10时,输出结果是( )。 n &...
【装机】通过快捷键设置BIOS从U盘启动
当要重装系统的时候,是否会遇到一个问题,进入bios的时候就开始凌乱了,因为不懂得怎么用bios设置u盘启动.不要着急,下面来一波小白装机教程 总的来讲,设置电脑从U盘启动一共有两种方法: 第一种:开机时候按快捷键,然后选择U盘启动第…...
关于操作系统与内核科普
关于操作系统与内核科普 一.什么是操作系统 操作系统是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序。它为计算机硬件和软件提供了一种中间层。 操作系统是一种软件,主要目的有三种: 一.管理计算机资源,这些资源包括CPU,内存࿰…...
算法练习3——删除有序数组中的重复项
LeetCode 26 删除有序数组中的重复项 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。 考虑 nums …...
《YOLOv5:从入门到实战》报错解决 专栏答疑
前言:Hello大家好,我是小哥谈。《YOLOv5:从入门到实战》专栏上线后,部分同学在学习过程中提出了一些问题,笔者相信这些问题其他同学也有可能遇到。为了让大家可以更好地学习本专栏内容,笔者特意推出了该篇专…...
[2023.09.25]:Rust编写基于web_sys的编辑器:输入光标再次定位的小结
前些天,写了探索Rust编写基于web_sys的WebAssembly编辑器:挑战输入光标定位的实践,经过后续的开发检验,我发现了一个问题,就是光标消失了。为了继续输入,用户需要再次使用鼠标点击。现在我已经弄清楚了导致…...
估计、偏差和方差
一、介绍 统计领域为我们提供了很多工具来实现机器学习目标,不仅可以解决训练集上的任务,还可以泛化。基本的概念,例如参数估计、偏差和方差,对于正式地刻画泛化、欠拟合和过拟合都非常有帮助。 二、参数估计 参数估计 是统计学…...
正态分布的概率密度函数|正态分布检验|Q-Q图
正态分布的概率密度函数(Probability Density Function,简称PDF)的函数取值是指在给定的正态分布参数(均值 μ 和标准差 σ)下,对于特定的随机变量取值 x,计算得到的概率密度值 f(x)。这个值表示…...
【接口测试】HTTP协议
一、HTTP 协议基础 HTTP 简介 HTTP 是一个客户端终端(用户)和服务器端(网站)请求和应答的标准(TCP)。通常是由客户端发起一个请求,创建一个到服务器的 TCP 连接,当服务器监听到客户…...
超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...
【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat
目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat(I/O Statistics)是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...
剑指offer20_链表中环的入口节点
链表中环的入口节点 给定一个链表,若其中包含环,则输出环的入口节点。 若其中不包含环,则输出null。 数据范围 节点 val 值取值范围 [ 1 , 1000 ] [1,1000] [1,1000]。 节点 val 值各不相同。 链表长度 [ 0 , 500 ] [0,500] [0,500]。 …...
高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数
目录 0 前言 1 向量的点乘 1.1 基本公式 1.2 例题 2 向量的叉乘 2.1 基础知识 2.2 例题 3 空间平面方程 3.1 基础知识 3.2 例题 4 空间直线方程 4.1 基础知识 4.2 例题 5 旋转曲面及其方程 5.1 基础知识 5.2 例题 6 空间曲面的法线与切平面 6.1 基础知识 6.2…...
Docker 本地安装 mysql 数据库
Docker: Accelerated Container Application Development 下载对应操作系统版本的 docker ;并安装。 基础操作不再赘述。 打开 macOS 终端,开始 docker 安装mysql之旅 第一步 docker search mysql 》〉docker search mysql NAME DE…...
自然语言处理——文本分类
文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益(IG) 分类器设计贝叶斯理论:线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别, 有单标签多类别文本分类和多…...
OCR MLLM Evaluation
为什么需要评测体系?——背景与矛盾 能干的事: 看清楚发票、身份证上的字(准确率>90%),速度飞快(眨眼间完成)。干不了的事: 碰到复杂表格(合并单元…...
密码学基础——SM4算法
博客主页:christine-rr-CSDN博客 专栏主页:密码学 📌 【今日更新】📌 对称密码算法——SM4 目录 一、国密SM系列算法概述 二、SM4算法 2.1算法背景 2.2算法特点 2.3 基本部件 2.3.1 S盒 2.3.2 非线性变换 编辑…...
React核心概念:State是什么?如何用useState管理组件自己的数据?
系列回顾: 在上一篇《React入门第一步》中,我们已经成功创建并运行了第一个React项目。我们学会了用Vite初始化项目,并修改了App.jsx组件,让页面显示出我们想要的文字。但是,那个页面是“死”的,它只是静态…...
用 Rust 重写 Linux 内核模块实战:迈向安全内核的新篇章
用 Rust 重写 Linux 内核模块实战:迈向安全内核的新篇章 摘要: 操作系统内核的安全性、稳定性至关重要。传统 Linux 内核模块开发长期依赖于 C 语言,受限于 C 语言本身的内存安全和并发安全问题,开发复杂模块极易引入难以…...
