基于鲸鱼算法优化的卷积神经网络（WOA-CNN）在通信辐射源识别中的应用

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域中广泛应用的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够有效地提取图像特征并实现识别分类等任务。然而，对于通信辐射源识别这样的问题，传统的CNN模型可能面临性能不佳的挑战。为了提高CNN在通信辐射源识别中的性能，可以采用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）对CNN进行优化。

鲸鱼算法是一种基于仿生学思想的优化算法，模拟了鲸鱼群体的觅食行为。它通过模拟鲸鱼的搜索策略和行为规律，能够在搜索空间中找到较优的解。将鲸鱼算法应用于CNN的优化中，可以提高模型的性能和收敛速度，从而更好地应用于通信辐射源识别等问题。

以下是使用Matlab实现的WOA-CNN源代码示例：

% 导入所需的数据集和库

% 设置CNN的超参数
inputSize = 32;  % 输入图像的大小
numClasses = 10