基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
贝叶斯优化过程
贝叶斯优化后的CNN训练和识别结果
标准的CNN的识别结果
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 | % 使用贝叶斯优化算法确定最优的批次大小和学习率 [MBsize, Lr] = func_BOA(); % 构建卷积神经网络 layers = func_model(Nclass, Dim); % 训练网络 net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options); % 对训练集和测试集进行预测 y_pre1 = predict(net, Pbk_train); y_pre2 = predict(net, Pbk_test); % 计算预测准确率 Acc1 = sum ((ylab1 == T_train)) / Num1; Acc2 = sum ((ylab2 == T_test)) / Num2; % 绘制训练集预测结果 figure plot (1:Num1, T_train, 'r-s' ) % 真实值 hold on plot (1:Num1, ylab1, 'b-o' ) % 预测值 legend ( '真实值' , '预测值' ) title ([ '训练集预测准确率=' , num2str (Acc1)]) % 绘制测试集预测结果 figure plot (1:Num2, T_test, 'r-s' ) % 真实值 hold on plot (1:Num2, ylab2, 'b-o' ) % 预测值 legend ( '真实值' , '预测值' ) title ([ '测试集预测准确率=' , num2str (Acc2)]) % 绘制混淆矩阵 figure subplot (121); confusionchart(T_train, ylab1); title ( '训练集混淆矩阵' ); subplot (122); confusionchart(T_test, ylab2); title ( '测试集混淆矩阵' ); % 保存结果 save R1.mat Num1 T_train ylab1 T_test ylab2 170 |
4.算法理论概述
贝叶斯优化是一种全局优化方法,特别适用于黑盒函数优化问题,即目标函数的形式未知或者很难计算梯度的情况。贝叶斯优化通过构建一个代理模型(如高斯过程)来近似目标函数,并利用该代理模型来指导搜索过程。
贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)通过结合贝叶斯优化和CNN的优点来提高模型的性能。具体来说,贝叶斯优化可以用来优化CNN中的超参数,如学习率等。
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法通过结合贝叶斯优化和CNN的优点,能够有效地处理复杂的数据分类任务。这种方法不仅能够自动优化模型的超参数,还能够处理不同类型的数据输入,因此在许多领域都有广泛的应用前景。
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