基于灰狼优化深度置信网络的数据分类预测资源包
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简介
本资源包提供了一种基于灰狼优化深度置信网络（GWO-DBN）的数据分类预测方法。该方法通过优化隐藏层节点数目、迭代次数和学习率等参数，实现了多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序采用Matlab语言编写，内含详细注释，便于用户直接替换数据并快速上手使用。
资源特点
- 灰狼优化深度置信网络：采用先进的灰狼优化算法与深度置信网络相结合，提升了模型预测的准确性和稳定性。
- 参数优化：对隐藏层节点数目、迭代次数、学习率等关键参数进行优化，以获得更优的分类效果。
- 多分类支持：支持二分类及多分类模型，适用于多种不同的数据分类场景。
- 直观的图形输出：程序可生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图，方便用户直观地评估模型性能。
- 易于使用：程序内含详细注释，用户只需替换数据即可运行，降低了使用难度。
注意事项
- 使用前请确保已安装Matlab软件。
- 请遵守相关法律法规，合法使用本资源。
结束语
本资源包旨在为研究者和工程师提供一种高效、稳定的数据分类预测方法。我们希望它能为您的工作带来便利，并为相关领域的研究提供一定的参考价值。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
