多元分类预测 | Matlab基于KOA-CNN开普勒优化卷积神经网络的数据分类预测

已于 2023-10-07 12:50:45 修改
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分类专栏： 进阶完整源码（Matlab/Python） 文章标签： 分类 matlab cnn KOA-CNN 开普勒优化 卷积神经网络
于 2023-08-10 09:38:17 首次发布
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本文介绍了一种2023年新提出的KOA-CNN算法，结合开普勒优化与卷积神经网络，用于多元分类预测。在MATLAB中实现，适用于多种故障识别与分类任务，如轴承、变压器油气等。程序具有可扩展性和详细注释，便于理解和应用。

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文章概述

2023年新算法KOA-CNN开普勒优化卷积神经网络的数据分类预测，MATLAB程序，多行变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及卷积核个数等，方便增加维度优化自它参数，适用于轴承故障识别/诊断/分类，变压器油气故障识别识别/诊断/分类，电力系统输电线路故障区域识别/诊断/分类，绝缘子、配网故障识别/诊断/分类等等。
开普勒优化算法（Kepler optimization algorithm，KOA）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年5月底才提出

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KOA优化最近邻分类预测（matlab代码）
2401_82905754的博客
03-07 455
模型评估： 代码中通过十折交叉验证等方法评估了模型的性能，计算了训练集、验证集和测试集的准确率，并输出了十折验证准确率和运行时长。结果可视化： 通过绘制通过绘制KOA寻优过程收敛曲线、分类情况图和混淆矩阵，直观展示了模型的分类效果，有助于对模型性能进行直观分析和比较。数据处理流程清晰：对数据进行了标准化处理，包括Zscore标准化，将数据分为训练集、验证集和测试集，有助于保证模型训练的准确性和可靠性。数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1。验证集ACU：0.9375。运行时长: 0.122。
【智能优化算法】开普勒优化算法KOA附matlab代码
m0_60703264的博客
10-30 1858
智能优化算法是一种通过模拟自然界中的生物进化、群体行为或其他自然现象来解决复杂问题的方法。在这些算法中，开普勒优化算法（KOA）是一种基于天体运动原理的智能优化算法，它模拟了行星围绕太阳的运动规律，以解决优化问题。KOA算法的流程包括以下几个步骤：初始化种群：首先，需要随机生成一组行星的初始位置和速度作为种群的初始解。这些行星的位置和速度将在算法的迭代过程中不断更新。计算适应度：对于每个行星的位置，需要计算其适应度值。适应度值是根据问题的特定目标函数计算得出的，用于衡量解的质量。
开普勒优化算法（ KOA）及其Python和MATLAB实现
qq_45441438的博客
07-24 1729
未来的研究可以进一步探索KOA在更多领域的应用，以及与其它智能算法的结合，从而推动优化技术的进步，为解决更复杂的实际问题提供新思路。在复杂问题解决和优化领域，传统的优化方法如梯度下降法、遗传算法等，虽然在某些问题上取得了良好的效果，但在处理高度非线性、复杂的多峰优化问题时，依然表现出局部最优和收敛速度慢等不足。开普勒的三大定律归纳了行星围绕太阳运动的规律。1. **引力吸引**：行星由于受到太阳的引力会围绕其轨道运动，KOA通过计算粒子（代表解）之间的引力作用来调整其搜索方向，增强了全局搜索能力。
智能优化算法-开普勒优化算法Kepler Optimization Algorithm(附Matlab代码)
weixin_44028734的博客
06-13 2376
开普勒优化算法Kepler Optimization Algorithm，KOA是一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最好的解(Sun)。KOA允许对搜索空间进行更有效的探索和利用，因为候选解(行星)在不同时间表现出与太阳不同的情况。于2023年发表在Knowledge-Based Systems。
开普勒优化算法：一种开普勒行星运动定律的元启发式算法
Logic_9527的博客
09-27 1512
这项研究介绍了开普勒优化算法（KOA），这是一种基于物理的新元启发式算法，灵感来源于开普勒行星运动定律。KOA通过模拟行星的位置和速度来寻找优化问题的解决方案，其中每个行星代表一个候选解，这些候选解会根据到目前为止最好的解（象征太阳）进行随机更新。KOA通过变化的候选解在不同时间展示与太阳的不同相对位置，以更有效地探索和开发搜索空间。
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02-06
基于KOA-CNN优化的Matlab数据分类预测系统：多特征输入、高维优化与可视化效果展示,Matlab基于KOA-CNN开普勒优化卷积神经网络的数据分类预测 2023年新算法KOA-CNN开普勒优化卷积神经网络的数据分类预测，MATLAB多行...
Matlab中基于KOA-CNN的优化卷积神经网络数据分类预测模型及其应用
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MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测（含模型描述及示例代码）
02-20
内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现并优化基于开普勒算法的卷积神经网络（KOA-CNN）。面对传统深度学习在网络优化中存在的挑战，本文提出了一种新的优化策略——将开普勒算法与CNN相结合，旨在提高卷积神经网络...
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内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的KOA-CNN（开普勒算法优化卷积神经网络）项目。项目背景涉及大数据时代下对高效数据分类和预测方法的需求。开普勒算法作为一种优化算法，被引入到CNN的参数优化过程中，...
基于KOA-CNN优化的Matlab数据分类预测系统：多特征输入、高维优化与可视化效果展示,Matlab实现基于KOA-CNN优化的开普勒卷积神经网络的数据分类预测系统-2023年新算法研究与应用
02-17
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分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
10-08 1414
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23年中科院1区算法|开普勒优化算法原理及其利用(Matlab/Python)
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01-03 4981
CEC2017中的测试本文作者将介绍一个2023年发表在中科院1区期刊《Knowledge -Based Systems》上的优化算法——开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm，KOA)[1]算法性能上，与鹈鹕、黏菌、灰狼和鲸鱼等一众优化算法在CEC2014、CEC2017、CEC2020和CEC2022上进行了测试，均显示出其惊艳的性能。因此，感兴趣的各位就和作者一起学习一下该算法的巧妙之处吧，并且，在文章的最后也给出了算法的MATLAB和Python实现。
【独家首发】Matlab实现雪融优化算法SAO优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测
matlab_dingdang的博客
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【光伏预测】开普勒算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元KOA-Attention-CNN-biGRU光伏预测【含Matlab源码 4149期】
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开普勒算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元KOA-Attention-CNN-biGRU光伏预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【优化算法综述】一行代码实现16种优化算法，常用寻优算法合集及MATLAB快速实现，写好1个就等于写好了16个~
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【优化算法】VMD分解算法的16种优化，对K和alpha参数寻优，附MATLAB代码
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KOA开普勒优化朴素贝叶斯分类预测（matlab代码）
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模型评估： 代码中通过十折交叉验证等方法评估了模型的性能，计算了训练集、验证集和测试集的准确率，并输出了十折验证准确率和运行时长。结果可视化： 通过绘制通过绘制KOA寻优过程收敛曲线、分类情况图和混淆矩阵，直观展示了模型的分类效果，有助于对模型性能进行直观分析和比较。数据处理流程清晰：对数据进行了标准化处理，包括Zscore标准化，将数据分为训练集、验证集和测试集，有助于保证模型训练的准确性和可靠性。数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1。数据为Excel分类数据集数据。
MATLAB故障诊断分类预测模型：KOA-CNN-BiLSTM-Attention算法
在本资源中，重点讨论了结合开普勒算法（KOA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及注意力机制（Attention）的故障诊断分类预测模型。该模型为智能故障诊断提供了一种新的思路和方法，对于提高...
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