本文介绍了如何用Matlab实现鲸鱼算法优化卷积神经网络（CNN）的回归预测任务。通过导入数据集、构建CNN模型、定义适应度函数、实现鲸鱼算法逻辑以及运行优化过程，详细阐述了这一方法。该文旨在为读者提供一个起点，帮助他们在Matlab中进行类似的优化工作。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab编写代码来应用鲸鱼算法来优化卷积神经网络（CNN）的回归预测任务。鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼觅食行为的优化算法，它可以用于解决各种优化问题。
首先，我们需要准备一些必要的工具和库。确保您已经安装了Matlab软件，并且具备基本的编程知识。
接下来，我们将按照以下步骤来实现基于鲸鱼算法优化的CNN回归预测。
步骤1：导入数据集
首先，我们需要导入用于回归预测的数据集。这可以是一个包含输入特征和目标变量的CSV文件或者任何其他适合的数据格式。您可以使用Matlab的文件读取函数来导入数据集。
data = csvread('dataset.csv');
X = data(:, 
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