GA-CNN-多输入分类|遗传算法-卷积神经网络|Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab平台编译，将GA(遗传算法)与CNN(卷积神经网络)结合，进行多输入数据分类预测。(多变量分类预测，个数可自行指定)
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输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）
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通过GA算法优化CNN的学习率、卷积核个数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。
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迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
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注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
1.遗传算法：遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化和搜索算法。它模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉、变异等操作来逐步改进解的质量。遗传算法广泛应用于函数优化、机器学习、调度问题、路径规划等领域。遗传算法的基本步骤
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初始化种群：随机生成一组解（个体），这些解构成初始种群。每个个体通常用一个字符串（如二进制串）表示。
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适应度评估：计算每个个体的适应度，适应度是衡量个体在解决特定问题上的优劣程度的指标。适应度越高，个体越优秀。
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选择：根据适应度选择个体进行繁殖。常用的选择方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。选择的目的是保留优秀的个体，以便将其基因传递给下一代。
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交叉：选定的个体进行交叉操作，生成新的个体。交叉操作通常在两个个体的基因序列中随机选择一个点，将其基因交换，形成新的个体。
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变异：对新生成的个体进行变异，以增加种群的多样性。变异通常是随机改变个体基因中的某些位点。
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替换：将新生成的个体加入种群，并根据适应度选择保留的个体，形成新的种群。
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终止条件：检查是否满足终止条件，如达到最大代数、适应度达到预设阈值等。如果满足条件，则输出当前最优解；否则，返回第2步。
2.卷积神经网络：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像和视频等视觉数据。CNN通过模拟人类视觉系统的工作方式，能够自动提取图像中的特征，从而实现分类、目标检测、图像分割等任务。卷积神经网络通常由以下几层组成：
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输入层：接收原始图像数据，通常是一个多维数组（如RGB图像为3个通道）。
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卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取输入数据的特征。卷积层使用多个卷积核（滤波器）对输入图像进行滑动窗口操作，生成特征图（Feature Map）。每个卷积核能够捕捉到不同的特征，如边缘、纹理等。
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激活层（Activation Layer）：通常使用非线性激活函数（如ReLU）对卷积层的输出进行处理，以引入非线性特性，使网络能够学习更复杂的特征。
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池化层（Pooling Layer）：通过下采样操作减少特征图的尺寸，降低计算复杂度，同时保留重要特征。常见的池化方法有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
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全连接层（Fully Connected Layer）：在网络的最后阶段，将高维特征映射到输出类别。全连接层的每个神经元与前一层的所有神经元相连，通常用于分类任务。
四、完整程序下载：
原文地址：https://blog.csdn.net/widhdbjf/article/details/142928616
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