目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

贝叶斯优化过程

贝叶斯优化后的CNN训练和识别结果

标准的CNN的识别结果

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）

...................................................................
% 使用贝叶斯优化算法确定最优的批次大小和学习率
[MBsize, Lr] = func_BOA();

% 构建卷积神经网络
layers = func_model(Nclass, Dim);


% 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);

% 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
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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。

       贝叶斯优化卷积神经网络（Bayes-CNN）通过结合贝叶斯优化和CNN的优点来提高模型的性能。具体来说，贝叶斯优化可以用来优化CNN中的超参数，如学习率等。

       基于贝叶斯优化卷积神经网络（Bayes-CNN）的多因子数据分类识别算法通过结合贝叶斯优化和CNN的优点，能够有效地处理复杂的数据分类任务。这种方法不仅能够自动优化模型的超参数，还能够处理不同类型的数据输入，因此在许多领域都有广泛的应用前景。

5.算法完整程序工程

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