基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真

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1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

 

优化前:

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优化后:

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2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

 

3.部分核心程序

(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) `% 训练网络

net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options);

 

% 对训练集和测试集进行预测

y_pre1 = predict(net, Pbk_train);

y_pre2 = predict(net, Pbk_test);

 

% 将预测结果转换为类别索引

for i = 1:length(y_pre1)

    [~, II] = max(y_pre1(i, :));

    ylab1(1, i) = II;

end

for i = 1:length(y_pre2)

    [~, II] = max(y_pre2(i, :));

    ylab2(1, i) = II;

end

 

% 计算预测准确率

Acc1 = sum((ylab1 == T_train)) / Num1;

Acc2 = sum((ylab2 == T_test)) / Num2;

 

% 绘制训练集预测结果

figure

plot(1:Num1, T_train, 'r-s')   % 真实值

hold on

plot(1:Num1, ylab1, 'b-o')     % 预测值

legend('真实值', '预测值')

title(['训练集预测准确率=', num2str(Acc1)])

 

% 绘制测试集预测结果

figure

plot(1:Num2, T_test, 'r-s')   % 真实值

hold on

plot(1:Num2, ylab2, 'b-o')    % 预测值

legend('真实值', '预测值')

title(['测试集预测准确率=', num2str(Acc2)])

 

% 绘制混淆矩阵

figure

subplot(121);

confusionchart(T_train, ylab1);

title('训练集混淆矩阵');

 

subplot(122);

confusionchart(T_test, ylab2);

title('测试集混淆矩阵');

 

% 保存结果

save R1.mat Num1 T_train ylab1 T_test ylab2

175`  

4.算法理论概述

       贝叶斯优化是一种全局优化方法,特别适用于黑盒函数优化问题,即目标函数的形式未知或者很难计算梯度的情况。贝叶斯优化通过构建一个代理模型(如高斯过程)来近似目标函数,并利用该代理模型来指导搜索过程。

 

4.1卷积神经网络(CNN)

       在时间序列数据中,CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, ..., x_T],通过卷积层可以生成一组特征映射:

 

image.png

 

       CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核,用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量并增强模型的鲁棒性。

 

4.2 GRU网络

      GRU(Gated Recurrent Unit)是一种先进的循环神经网络(RNN)变体,专门设计用于处理序列数据,如文本、语音、时间序列等。GRU旨在解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题,并简化LSTM(Long Short-Term Memory)网络的结构,同时保持其捕获长期依赖关系的能力。      

 

      GRU包含一个核心循环单元,该单元在每个时间步t处理输入数据xt​并更新隐藏状态ht​。其核心创新在于引入了两个门控机制:更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。

 

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