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雷达卡
Python
实现基于
WOA-CNN
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积神经网络（
CNN）进行多输入多输出预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别、信号处理和时序数据分析等领域取得了突破性的进展。CNN凭借其强大的特征提取能力和层次化结构，能够有效捕捉数据中的空间和时间特征，因而被广泛应用于多输入多输出的复杂预测任务中。然而，CNN的性能在很大程度上依赖于网络结构设计和超参数的调优，这一过程通常耗时且依赖经验。为此，智能优化算法逐渐成为自动调参和结构优化的重要手段。鲸鱼优化算法（WOA）作为一种新兴的群体智能优化算法，模拟了座头鲸的捕食行为，具有收敛速度快和全局搜索能力强的优点，适合解决高维复杂优化问题。
将WOA与CNN结合，可以通过WOA优化CNN的权重和超参数，实现网络性能的显著提升，尤其适合处理多输入多输出的预测问题。多输入多输出模型能够同时处理多个相关输入信号并预测多个输出目标，适用于多变量时序预测、复杂系统建 ...
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