基於貝葉斯最佳化CNN-LSTM網路的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)

BO最佳化前

BO最佳化過程

BO最佳化後

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）

MBsize       = 32;
Lr           = 0.1;
% CNN LSTM構建卷積神經網路
layers = func_model(Nclass, Dim);
 
% 設定訓練選項
 
% 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);
 
% 將預測結果轉換為類別索引
for i = 1:length(y_pre1)
    [~, II] = max(y_pre1(i, :));
    ylab1(1, i) = II;
end
for i = 1:length(y_pre2)
    [~, II] = max(y_pre2(i, :));
    ylab2(1, i) = II;
end
 
% 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 R2.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。

4.1 卷積神經網路（CNN）

CNN以其在影像識別領域的卓越表現而聞名，但其在時間序列分析中也顯示出了強大的潛力。CNN透過區域性連線和權值共享減少引數數量，利用卷積層捕獲輸入資料的空間特徵。

4.2 長短期記憶網路（LSTM）

LSTM是RNN的一種變體，特別擅長處理長序列依賴問題。它透過門控機制控制資訊的遺忘、更新和輸出，有效緩解了梯度消失/爆炸問題。

4.3 BO-CNN-LSTM

基於貝葉斯最佳化的 CNN-LSTM 網路在資料分類識別任務中具有顯著的優勢。透過 CNN 提取區域性特徵，LSTM 捕捉長期依賴關係，結合貝葉斯最佳化進行超引數最佳化，可以提高模型的效能和泛化能力。在本課題中，透過貝葉斯最佳化演算法，最佳化CNN-LSTM網路模型的batchsize以及學習率引數，使得網路模型可以達到更優的資料分類效果。

基於貝葉斯最佳化CNN-LSTM網路的資料分類識別演算法matlab模擬

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