本文介绍了一种结合麻雀搜索算法（MSA）改进的卷积神经网络（CNN）模型，用于解决数据回归预测的问题。传统CNN在处理复杂、非线性、高维度数据时存在局限，而MSA的引入能提高模型的全局最优解找到能力，加快收敛速度，提升预测精度。使用Matlab实现的该模型在实际应用中展现出优秀的效果。
基于麻雀搜索算法改进的CNN数据回归预测
在人工智能领域中，数据回归预测作为一个重要的研究方向，一直备受关注。传统的机器学习模型已经在该领域发挥了很大的作用，但它们难以应对复杂、非线性、高维度的数据。卷积神经网络（CNN）是一个被广泛使用的深度学习模型，它可以自动学习特征并提高预测准确性。
然而，简单的CNN模型存在着问题，例如困境局部最优解的能力差、收敛速度慢和精度不够高等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于麻雀搜索算法（MSA）改进的CNN模型。
与传统的优化算法不同，麻雀搜索算法从麻雀觅食行为中获取灵感，通过群体智能优化方法来寻找全局最优解。麻雀搜索算法拥有快速收敛、高稳定性和较高的可行性，因此本文将其应用于CNN模型中。
我们采用Matlab工具实现了该模型，以下是源代码：
function [net] = cnn_msa_train(t
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