基於貝葉斯最佳化卷積神經網路(Bayes-CNN)的多因子資料分類識別演算法matlab模擬

1.演算法執行效果圖預覽

(完整程式執行後無水印)

貝葉斯最佳化過程

貝葉斯最佳化後的CNN訓練和識別結果

標準的CNN的識別結果

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.部分核心程式

（完整版程式碼包含詳細中文註釋和操作步驟影片）

% 使用貝葉斯最佳化演算法確定最優的批次大小和學習率
[MBsize, Lr] = func_BOA();
 
% 構建卷積神經網路
layers = func_model(Nclass, Dim);
 
 
% 訓練網路
net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options);
 
% 對訓練集和測試集進行預測
y_pre1 = predict(net, Pbk_train);
y_pre2 = predict(net, Pbk_test);
 
% 計算預測準確率
Acc1 = sum((ylab1 == T_train)) / Num1;
Acc2 = sum((ylab2 == T_test)) / Num2;
 
% 繪製訓練集預測結果
figure
plot(1:Num1, T_train, 'r-s')   % 真實值
hold on
plot(1:Num1, ylab1, 'b-o')     % 預測值
legend('真實值', '預測值')
title(['訓練集預測準確率=', num2str(Acc1)])
 
% 繪製測試集預測結果
figure
plot(1:Num2, T_test, 'r-s')   % 真實值
hold on
plot(1:Num2, ylab2, 'b-o')    % 預測值
legend('真實值', '預測值')
title(['測試集預測準確率=', num2str(Acc2)])
 
% 繪製混淆矩陣
figure
subplot(121);
confusionchart(T_train, ylab1);
title('訓練集混淆矩陣');
 
subplot(122);
confusionchart(T_test, ylab2);
title('測試集混淆矩陣');
 
% 儲存結果
save R1.mat Num1 T_train ylab1 T_test ylab2
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4.演算法理論概述

貝葉斯最佳化是一種全域性最佳化方法，特別適用於黑盒函式最佳化問題，即目標函式的形式未知或者很難計算梯度的情況。貝葉斯最佳化透過構建一個代理模型（如高斯過程）來近似目標函式，並利用該代理模型來指導搜尋過程。

貝葉斯最佳化卷積神經網路（Bayes-CNN）透過結合貝葉斯最佳化和CNN的優點來提高模型的效能。具體來說，貝葉斯最佳化可以用來最佳化CNN中的超引數，如學習率等。

基於貝葉斯最佳化卷積神經網路（Bayes-CNN）的多因子資料分類識別演算法透過結合貝葉斯最佳化和CNN的優點，能夠有效地處理複雜的資料分類任務。這種方法不僅能夠自動最佳化模型的超引數，還能夠處理不同型別的資料輸入，因此在許多領域都有廣泛的應用前景。