基于PSO-BP+BP多特征分类预测对比(多输入单输出) Matlab代码

news2024/11/23 13:22:57

基于PSO-BP+BP多特征分类预测对比(多输入单输出) Matlab代码

1、和市面上的不同,运行一个main一键出对比图,非常方便

2、可以根据需要定制其他算法优化模型对比

程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!

需要其他的都可以定制!

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。

2️⃣、代码中文注释清晰,质量极高

3️⃣、运行结果图包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图,如下所示

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。 适合新手小白

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2036540.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Python | Leetcode Python题解之第334题递增的三元子序列

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def increasingTriplet(self, nums: List[int]) -> bool:n len(nums)if n < 3:return Falsefirst, second nums[0], float(inf)for i in range(1, n):num nums[i]if num > second:return Trueif num > first…

C++字体库开发之EM长度单位转换九

freetype 设置EM // if (m_face) // FT_Set_Pixel_Sizes(*m_face, 0, pixelSize); // 动态宽&#xff0c;固定高 px // error FT_Set_Char_Size(face, /* face 对象的句柄 */ // 0, /* 以 …

Unity Audio

这章练习将介绍在unity中创建 audio&#xff08;音频&#xff09;的工具&#xff0c;培养的技能将帮助创建引人入胜的音频音景。完成本次学习后&#xff0c;能够使用 Unity 中的所有主要音频组件&#xff0c;为各种不同体验创建音频效果。 音频处理工具&#xff1a; Audacity…

Mintegral出海系列:解锁全球应用商店新增长路径

在全球化竞争的浪潮中&#xff0c;面对打法各异的应用和游戏品类&#xff0c;以及全球数百个环境不同的国家和地区&#xff0c;开发者们正面临着前所未有的挑战。Mintegral「出海ing」系列专题内容&#xff0c;助力出海开发者选准赛道探索新的增长路径。 据近期数据显示&#x…

LLM微调(精讲)-以高考选择题生成模型为例(DataWhale AI夏令营)

前言 你好&#xff0c;我是GISer Liu&#x1f601;&#xff0c;一名热爱AI技术的GIS开发者&#xff0c;上一篇文章中&#xff0c;作者介绍了基于讯飞开放平台进行大模型微调的完整流程&#xff1b;而在本文中&#xff0c;作者将对大模型微调的数据准备部分进行深入&#xff1b;…

凤凰端子音频矩阵应用领域

凤凰端子音频矩阵&#xff0c;作为一种集成了凤凰端子接口的音频矩阵设备&#xff0c;具有广泛的应用领域。以下是其主要应用领域&#xff1a; 一、专业音响系统 会议系统&#xff1a;在会议室中&#xff0c;凤凰端子音频矩阵能够处理多个话筒和音频源的信号&#xff0c;实现…

Luminar Neo for Mac/Win:创新AI图像编辑软件的强大功能

Luminar Neo&#xff0c;这款由Skylum公司倾力打造的图像编辑软件&#xff0c;为Mac和Windows用户带来了前所未有的创作体验与编辑便利。作为一款融合了先进AI技术的图像处理工具&#xff0c;Luminar Neo以其独特的功能和高效的操作流程&#xff0c;成为了摄影师、设计师及摄影…

使用Sanic和SSE实现实时股票行情推送

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎莅临我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐&#xff1a;「storm…

【Next】全局样式和局部样式

不同于 nuxt &#xff0c;next 的样式绝大部分都需要手动导入。 全局样式 使用 sass 先安装 npm i sass -D 。 我们可以定义一个 styles 文件&#xff0c;存放全局样式。 variables.scss $fs30: 30px;mixin border() {border: 1px solid red; }main.scss use ./variables …

业界首个OpenTelemetry结合eBPF的向导式可观测性平台APO正式开源

AutoPilot Observability (简称APO&#xff09;是什么&#xff1f; 开箱即用的可观测性平台&#xff1a;APO 致力于提供一键安装、开箱即用的可观测性平台。APO 的 OneAgent 支持一键免配置安装 Tracing 探针&#xff0c;支持采集应用的故障现场日志、基础设施指标、应用和下游…

主机防火墙IPV6 域名 测试环境搭建及测试方法

由于国内当前网站支持ipv6的很少,部分支持ipv6 的网站由于路由器的限制,也无法直接访通过ipv6进行访问,因此进行主机防火墙ipv6域名测试时,需要自己搭建环境进行测试,以下为搭建环境的步骤。 1 . 搭建DNS服务器 环境:安装有python,系统为Windows Server 2016 DNS服务…

【Vue3】vue模板中如何使用enum枚举类型

简言 有的时候&#xff0c;我们想在vue模板中直接使用枚举类型的值&#xff0c;来做一些判断。 ts枚举 枚举允许开发人员定义一组命名常量。使用枚举可以更容易地记录意图&#xff0c;或创建一组不同的情况。TypeScript 提供了基于数字和字符串的枚举。 枚举的定义这里不说了…

haproxy最强攻略

1、负载均衡 负载均衡&#xff08;Load Balance&#xff0c;简称 LB&#xff09;是高并发、高可用系统必不可少的关键组件&#xff0c;目标是 尽力将网络流量平均分发到多个服务器上&#xff0c;以提高系统整体的响应速度和可用性。 负载均衡的主要作用如下&#xff1a; 高并发…

接入谷歌支付配置

1.谷歌云创建项目 网址&#xff1a;https://console.cloud.google.com/ 按照步骤创建即可 创建好后选择项目&#xff0c;转到项目设置 选择服务账户&#xff0c;选择创建新的服务账户 名称输入好后访问权限吗账号权限都可以不用填写&#xff0c;默认就好了 然后点击电子邮…

爵士编曲:Bass编写,Walking Bass,SwingBass 爵士鼓 Swing Jazz律动 Moonkits

Walking Bass Line是乐曲构造中的基垫&#xff0c;“Walking”是在BassLine中的一种重要的感觉构成&#xff0c;等同于我们对于“行走”的理解&#xff0c;意义就是“一步接着一步”&#xff0c;先从每一步&#xff08;每一小节&#xff09;建立&#xff0c;并持续构建成一个完…

Android 10.0 SystemUI下拉状态栏QSTileView去掉着色效果显示彩色图标功能实现

1.前言 在10.0的系统rom定制化开发中,在关于SystemUI的下拉状态栏中QSTileView的背景颜色设置过程中,在由于 系统原生有着色效果,导致现在某些彩色背景显示不是很清楚效果不好,所以需要去掉QSTileView的默认着色 背景显示原生的彩色背景,接下来就来实现相关功能 如图: 2.…

【微信小程序】实现中英文切换

1、组织语言资源 创建两个文件夹&#xff0c;分别用于存放中文和英文的语言资源。例如&#xff0c;可以在 utils 文件夹下创建 lang 文件夹&#xff0c;然后在其中创建 zh.js 和 en.js 文件&#xff0c;分别存放中文和英文的文本内容。 zh.js: const zh {home: {title: 这里…

【人工智能】全景解析:【机器学习】【深度学习】从基础理论到应用前景的【深度探索】

目录 1. 人工智能的基本概念 1.1 人工智能的定义与发展 1.1.1 人工智能的定义 1.1.2 人工智能的发展历史 1.2 人工智能的分类 1.2.1 弱人工智能 1.2.2 强人工智能 1.2.3 超人工智能 1.3 人工智能的关键组成部分 1.3.1 数据 1.3.2 算法 1.3.3 计算能力 2. 机器学习…

大模型系列6--神经网络(WIP)

神经网络 1. 背景2. 理论知识2.1. 单个神经元2.1.1. 基础2.1.2. 神经元激活代码 2.2. 多个神经元2.2.1. 基础2.2.2. 神经元激活代码2.2.3. 反向传播 3. 神经网络编程基础3.1. 基本概念3.2. 逻辑回归3.3. 梯度下降法(Gradient Descent)3.3.1. 基础知识3.3.2. 梯度下降的形式化说…

Selenium + Python 自动化测试09(多窗口切换)

我们的目标是&#xff1a;按照这一套资料学习下来&#xff0c;大家可以独立完成自动化测试的任务。 上一篇我们讨论了截图的操作方法&#xff0c;本篇文章我们讲述一下多窗口切换的操作方法。 在实际的测试项目组中我们可能会遇到多窗口的情况&#xff0c;有时候需要在不同窗口…