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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-CNN
粒子群优化算法（
PSO）结合卷积神经网络（
CNN）进行多特征分类预测的详细项目实例
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在数据体量持续扩张、样本维度日益丰富且噪声来源复杂的现实场景中，单一模型往往难以同时兼顾鲁棒性、泛化性与推理效率。粒子群优化算法（PSO）具有全局搜索、实现简洁、可并行的优势，适合在高维超参数空间中快速寻优；卷积神经网络（CNN）具备参数共享和局部感受野机制，能够从多源特征中自动提取层级表示，显著提升多特征分类预测的精度与稳定性。将二者结合，一方面可利用PSO在连续空间中的群体协同搜索能力，自动确定卷积核数量、卷积核尺寸、学习率、权重衰减、批量大小、优化器动量等关键超参数；另一方面，CNN在特征表达阶段可通过一维卷积结构挖掘变量间的局部相互作用、周期性扰动与多尺度结构，避免手工特征工程的高度依赖。以MATLAB为研发环境，可在同一生态中完成数据生成、特征工程、模型构建、超参寻优、训练评估与结果可视化，减少工具切换成本，提升工程集成度。面向工业质量 ...
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