【CNN分类】基于粒子群优化改进深度学习CNN和极端学习机用于分类附Matlab代码

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🔥 内容介绍

为解决传统 CNN 与极端学习机（ELM）在分类任务中 “参数优化难、泛化能力弱、训练效率低” 的问题，我会先解析粒子群优化（PSO）算法在模型参数寻优上的优势，再阐述 PSO 如何分别改进 CNN 的网络结构 / 超参数与 ELM 的输入权重 / 偏置，最后通过分类任务流程设计与实验验证，展现 PSO 改进后模型的分类性能提升。

# 分类任务性能优化：基于粒子群优化（PSO）的CNN与极端学习机改进方案 在图像识别、故障诊断、生物特征分类等领域，深度学习CNN与极端学习机（ELM）是常用的分类模型，但二者均存在参数优化痛点：CNN的卷积核大小、学习率、全连接层节点数等超参数依赖人工试错，易陷入局部最优；ELM的输入层权重与隐含层偏置随机初始化，导致泛化能力不稳定、分类精度波动大。粒子群优化（PSO）算法通过模拟群体协作寻优，可在高维参数空间中高效搜索全局最优解，为CNN与ELM的参数优化提供自动化解决方案。本文将从PSO优化原理、CNN改进策略、ELM改进策略、分类任务流程、实验验证五方面，系统解析PSO如何提升两类模型的分类精度、泛化能力与训练效率。

一、粒子群优化（PSO）的核心原理与分类任务适配性

PSO 算法源于 “鸟群觅食” 的群体智能行为，通过粒子在参数空间中的位置更新与极值引导，实现全局最优参数搜索，其核心优势在于 “寻优效率高、鲁棒性强、易与分类模型结合”，天然适配 CNN 与 ELM 的参数优化需求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clc

clear all

close all

warning off

%% Parameter-parameter yang digunakan 

% 

% untuk normalisasi nilai dari fitur

max = 700;

min = 0;

max2 = 1;

min2 = 0;

%byk_fitur=4;

%bykData = 8;

% misal ada 3 filter convolution yang digunakan:

% ke-1 (conv11) : average filter

% ke-2 (conv12) : max filter

% ke-3 (conv13) : std filter

bykFilter = 3;

% menentukan ukuran padding (pad_size=(k-1)/2), ukuran matrik filter (k x k) pada proses

% convolution

k = 3; 

% sebagai filter [windows_size x windows_size]

% pada proses pooling

windows_size=2;

% ws=windows_size;

%% Proses Training

% pre-Proses data training

[bykData,byk_fitur,target,norm]=FnPreProses('datatrainSimple50Classify.xlsx',...

    max, min, max2, min2);

byk_kelas=numel(unique(target));

%% Masuk ke Proses CNN dan ELM

%% ==========misal menggunakan Deep Learning dengan CNN + ELM

%% =============== CNN no.1-no.8

%% =============== misal dgn ELM no.9-no.11

%%                 yang nantinya beberapa ELM tersebut di-voting

%% =============== misal menggunakan urutan arsitek:

%% 1. "Convolution"

%% 2. "Sigmoid/ReLU/lainnya"

%% 3. "Convolution"

%% 4. "Sigmoid/ReLU/lainnya"

%% 5. "Pooling"

%% 6. "Convolution" 

%% 7. "Sigmoid/ReLU/lainnya"

%% 8. "Pooling"

%% "9. Fully connected"

%% "10. Fully connected"

%% "11. Fully connected"

% dimana "Fully connected" dapat menggunakan Backpro atau ELM

% jadi sebelum masuk "Fully connected" maka harus disiapkan 

% dalam bentuk vektor (misal 1 baris banyak kolom) yg merupakan

% gabungan dari beberapa pooling

% misal disini menggunakan ELM

% ukuran setiap hasil [bykFilter x bykData]

hC=FnConvDL(norm,bykData,k); % 1. Convolution di awal

hA=FnSigDL(hC,bykFilter,bykData);   % 2. Aktivasi

hC=FnConvInDL(hA,bykData,k,bykFilter); % 3. Convolution In

hA=FnSigDL(hC,bykFilter,bykData);   % 4. Aktivasi

hP=FnPoolDL(hA,windows_size,bykFilter,bykData);   % 5. Pooling

hC=FnConvInDL(hP,bykData,k,bykFilter); % 6. Convolution In

hA=FnSigDL(hC,bykFilter,bykData);   % 7. Aktivasi

windows_size=1;

hP=FnPoolDL(hA,windows_size,bykFilter,bykData);   % 8. Pooling

% reset lagi nilai windows_size

windows_size=2;

% 9. Fully connected ke-1, misal dengan train ELM

byk_neuron_hidden_layer=5;

[hFC11,W11,Bias11,Beta11]=FnELMtrainClassify(hP,target,...

    byk_neuron_hidden_layer,bykData,bykFilter);

% 10. Fully connected ke-2, misal dengan train ELM

byk_neuron_hidden_layer=7;

[hFC12,W12,Bias12,Beta12]=FnELMtrainClassify(hP,target,...

    byk_neuron_hidden_layer,bykData,bykFilter);

% 11. Fully connected ke-3, misal dengan train ELM

byk_neuron_hidden_layer=4;

[hFC13,W13,Bias13,Beta13]=FnELMtrainClassify(hP,target,...

    byk_neuron_hidden_layer,bykData,bykFilter);

% [hFC1,hFC2]=FnELMClassify(Xtrain,Ytrain,byk_neuron_hidden_layer,...

%     Xtest,Ytest,bykData,bykFilter)

%% Proses Testing 

% ketika proses testing, maka melalui CNN seperti proses training, 

% lalu baru ke "Fully connected" misal dengan ELM, 

% lalu voting hasil ELM, dari kelas yg sering muncul

% pre-Proses data testing

[bykData2,byk_fitur2,target2,norm2]=FnPreProses('datatestSimple50Classify.xlsx',...

    max, min, max2, min2);

%% lakukan CNN no.1-no.8

hC2=FnConvDL(norm2,bykData2,k); % 1. Convolution di awal

hA2=FnSigDL(hC2,bykFilter,bykData2);   % 2. Aktivasi

hC2=FnConvInDL(hA2,bykData2,k,bykFilter); % 3. Convolution In

hA2=FnSigDL(hC2,bykFilter,bykData2);   % 4. Aktivasi

hP2=FnPoolDL(hA2,windows_size,bykFilter,bykData2);   % 5. Pooling

hC2=FnConvInDL(hP2,bykData2,k,bykFilter); % 6. Convolution In

hA2=FnSigDL(hC2,bykFilter,bykData2);   % 7. Aktivasi

windows_size=1;

hP2=FnPoolDL(hA2,windows_size,bykFilter,bykData2);   % 8. Pooling

% 9. Fully connected ke-1, misal dengan testing ELM

[Akurasi1,kelasPrediksi1,Ytest_predict1]=...

    FnELMtestClassify(hP2,target2,...

    W11,Bias11,Beta11,bykData2,bykFilter);

% 10. Fully connected ke-2, misal dengan testing ELM

[Akurasi2,kelasPrediksi2, Ytest_predict2]=...

    FnELMtestClassify(hP2,target2,...

    W12,Bias12,Beta12,bykData2,bykFilter);

% 11. Fully connected ke-3, misal dengan testing ELM

[Akurasi3,kelasPrediksi3,Ytest_predict3]=...

    FnELMtestClassify(hP2,target2,...

    W13,Bias13,Beta13,bykData2,bykFilter);

%% proses voting dari beberapa "Fully connected" testing ELM

% membandingkan kelas aktual (target) dengan kelas prediksi

CompareKelas=[target2' kelasPrediksi1 kelasPrediksi2 kelasPrediksi3];

% hitung frekuensi atau kemunculan untuk bahan voting

AllKelasPrediksi= CompareKelas(:,2:end)

kelasPrediksiVoting= mode(AllKelasPrediksi')';

byk_data_test = bykData2;

% hitung akurasi final dari hasil voting

nBenar=numel(find(target2'-kelasPrediksiVoting==0));

akurasi=(nBenar/byk_data_test)*100

disp("Done......!");

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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