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雷达卡
Matlab
实现WOA-CNN-LSTM-MATT
鲸鱼算法（
WOA）优化卷积神经网络
-长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域中得到了广泛应用。尤其是在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，深度神经网络（DNN）已经成为核心技术之一。卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）作为深度
学习的重要组成部分，广泛应用于各类数据处理任务。然而，在处理复杂的多维度特征和时序数据时，现有的神经网络模型往往面临着计算复杂性高、参数优化难度大等问题。为了提高模型的预测精度与效率，近年来提出了许多优化方法，其中鲸鱼优化算法（WOA）和多头注意力机制（MATT）被证明具有出色的性能。WOA-CNN-LSTM-MATT模型将鲸鱼优化算法与卷积神经网络和长短期记忆网络结合，并引入多头注意力机制，旨在优化复杂模型的训练过程，提升多特征分类预测的效果。
鲸鱼优化算法是一种模拟鲸鱼觅食行为的群体智能优化算法 ...
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