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雷达卡
Python实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法（WOA）优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习的飞速发展，深度学习技术已经成为各类数据分析任务中的重要工具，尤其是在数据分类、预测及优化等领域。近年来，卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆神经网络（
LSTM
）因其在图像识别和时间序列分析方面的卓越表现，受到了广泛关注。与此同时，鲸鱼优化算法（
WOA）凭借其优越的全局搜索能力，成为解决复杂优化问题的重要工具。通过将
WOA与CNN和LSTM
结合，能够有效提高模型的性能和准确性，尤其是在面对大规模、复杂数据时，展现出显著的优势。
空间注意力机制（
SAM）作为一种新兴的技术，旨在优化模型的特征表示能力，它通过聚焦于重要的空间区域，增强了模型对于关键特征的敏感性，从而进一步提高了分类和预测的效果。将
WOA优化的CNN-LSTM
模型与SAM结合，能够实现对数据的高效处理，提供更加精准的分 ...
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