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网站建设 公司 天津,aaa云主机可以建网站吗,流量平台是什么意思,低代码平台 开源基于蜣螂优化算法DBO#xff0c;2022年新出的智能优化算法#xff0c;DBO-LSTM做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替换数据就可以用。 程序语言为matlab#xff0c;要求2020及以上#xff0c;是为了保证买家出问题的时候#xff0c;可以更好的解决问…基于蜣螂优化算法DBO2022年新出的智能优化算法DBO-LSTM做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替换数据就可以用。 程序语言为matlab要求2020及以上是为了保证买家出问题的时候可以更好的解决问题。 程序可出分类效果图迭代优化图混淆矩阵图具体效果如下所示。最近在研究智能优化算法和机器学习的结合发现了一个2022年新出的智能优化算法——蜣螂优化算法DBO今天就来和大家分享一下如何基于DBO和LSTM构建多特征输入单输出的二分类及多分类模型并且用Matlab来实现。蜣螂优化算法DBO简介蜣螂优化算法DBO是一种新兴的智能优化算法它模拟了蜣螂的行为。在自然界中蜣螂会通过滚动粪球、觅食等行为来生存和繁衍DBO算法正是借鉴了这些行为来进行优化搜索。和其他智能优化算法比如遗传算法、粒子群算法类似DBO算法的核心思想也是在一个解空间中寻找最优解不同的是它的搜索方式基于蜣螂的行为规则。DBO - LSTM模型我们要构建的是一个多特征输入单输出的分类模型使用LSTM长短期记忆网络作为基础的分类器。LSTM非常适合处理序列数据在处理多特征输入时表现出色。而DBO算法则用于优化LSTM的参数让模型的性能更上一层楼。Matlab代码实现下面是具体的Matlab代码我会详细注释每一步的作用这样大家替换数据就可以直接使用啦。% 加载数据 data load(your_data.mat); % 替换为你的数据文件名 X data.X; % 多特征输入数据 Y data.Y; % 单输出分类标签 % 划分训练集和测试集 train_ratio 0.8; train_size floor(train_ratio * size(X, 1)); X_train X(1:train_size, :); Y_train Y(1:train_size); X_test X(train_size 1:end, :); Y_test Y(train_size 1:end); % 定义LSTM模型 inputSize size(X, 2); numClasses length(unique(Y)); layers [ sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(100) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; % 定义训练选项 options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 50, ... MiniBatchSize, 64, ... Shuffle, every-epoch, ... Verbose, false, ... Plots, training-progress); % 定义DBO优化函数 function [best_params, best_fitness] DBO_optimize() % DBO算法的具体实现这里简单示例 % 初始化参数 num_params 2; % 要优化的参数数量 num_dungbeetles 20; % 蜣螂数量 max_iter 50; % 最大迭代次数 params_min [0.001, 10]; % 参数最小值 params_max [0.1, 100]; % 参数最大值 % 初始化蜣螂位置 dungbeetles_pos repmat(params_min, num_dungbeetles, 1) ... rand(num_dungbeetles, num_params) .* (repmat(params_max - params_min, num_dungbeetles, 1)); % 迭代优化 for iter 1:max_iter % 计算每个蜣螂的适应度 fitness zeros(num_dungbeetles, 1); for i 1:num_dungbeetles % 这里根据当前参数训练LSTM模型并计算适应度 learning_rate dungbeetles_pos(i, 1); hidden_units dungbeetles_pos(i, 2); options.LearningRate learning_rate; layers(2).NumUnits hidden_units; net trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options); Y_pred classify(net, X_test); accuracy sum(Y_pred Y_test) / length(Y_test); fitness(i) 1 - accuracy; % 适应度为1 - 准确率 end % 更新蜣螂位置DBO算法核心步骤 % 这里简单示例实际实现更复杂 [best_fitness, best_index] min(fitness); best_params dungbeetles_pos(best_index, :); % 更新其他蜣螂位置 for i 1:num_dungbeetles if i ~ best_index % 模拟蜣螂向最优位置移动 dungbeetles_pos(i, :) dungbeetles_pos(i, :) ... 0.1 * (best_params - dungbeetles_pos(i, :)) ... randn(1, num_params) * 0.01; % 边界处理 dungbeetles_pos(i, :) max(dungbeetles_pos(i, :), params_min); dungbeetles_pos(i, :) min(dungbeetles_pos(i, :), params_max); end end end end % 运行DBO优化 [best_params, best_fitness] DBO_optimize(); % 使用最优参数训练最终模型 learning_rate best_params(1); hidden_units best_params(2); options.LearningRate learning_rate; layers(2).NumUnits hidden_units; final_net trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options); % 进行预测 Y_pred classify(final_net, X_test); % 绘制分类效果图 figure; gscatter(X_test(:, 1), X_test(:, 2), Y_pred); title(分类效果图); xlabel(特征1); ylabel(特征2); % 绘制迭代优化图 % 这里可以根据DBO算法中的迭代过程记录的适应度值来绘制 figure; plot(1:max_iter, fitness_history); % fitness_history需要在DBO_optimize函数中记录 title(迭代优化图); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度); % 绘制混淆矩阵图 confusionmat(Y_test, Y_pred); figure; cm confusionchart(Y_test, Y_pred); cm.Title 混淆矩阵图;代码分析数据加载和划分首先我们使用load函数加载数据然后将数据划分为训练集和测试集。这里的train_ratio可以根据需要调整一般设置为0.8表示80%的数据用于训练20%用于测试。LSTM模型定义使用layers数组定义LSTM模型的结构包括输入层、LSTM层、全连接层、softmax层和分类层。options则定义了训练选项比如优化算法这里使用Adam、最大迭代次数、小批量大小等。DBO优化函数DBO_optimize函数实现了DBO算法的核心逻辑。首先初始化蜣螂的位置然后在每次迭代中计算每个蜣螂的适应度这里使用1 - 准确率作为适应度并更新蜣螂的位置。最终找到最优的参数。最终模型训练和预测使用DBO算法找到的最优参数训练最终的LSTM模型并对测试集进行预测。绘图使用gscatter函数绘制分类效果图使用plot函数绘制迭代优化图使用confusionchart函数绘制混淆矩阵图。需要注意的是这个代码要求Matlab版本为2020及以上这样在买家出问题的时候可以更好地解决问题。通过这种方式我们就可以使用DBO - LSTM模型实现多特征输入单输出的二分类及多分类任务啦。大家可以根据自己的数据和需求对代码进行修改和优化。希望这篇博文对大家有所帮助如果你有任何问题或者想法欢迎在评论区留言讨论