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雷达卡
MATLAB
实现基于
WOA-CNN
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积神经网络进行数据分类预测的详细项目实例
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近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在图像识别、自然语言处理和数据分类等领域表现出了极强的能力。卷积神经网络（
CNN）作为深度学习中的重要模型结构，因其优异的特征提取能力，在分类任务中得到了广泛应用。然而，
CNN结构设计中存在大量超参数，如卷积核大小、滤波器数量、层数及学习率等，这些参数的合理配置对模型性能影响巨大。传统的超参数调优方法多依赖人工经验或网格搜索，效率低且容易陷入局部最优。
鲸鱼优化算法（
WOA）作为一种新兴的群体智能优化算法，模拟座头鲸的捕食行为，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。将
WOA与CNN结合，通过
WOA自动优化
CNN的结构与参数，能够显著提升模型在复杂数据分类任务中的表现，克服传统方法调参困难和效果不佳的不足。
本项目基于
MATLAB
平台，设计并实现了基于
WOA优化的卷积神经网络，用于数据分类预测。项目不仅构建 ...
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