鲸鱼算法优化BP神经网络分类预测程序
资源描述
本资源提供了一个基于鲸鱼算法（WOA）优化BP神经网络的分类预测模型，适用于多特征输入的二分类及多分类任务。程序使用MATLAB编写，内含详细的注释，用户只需替换数据即可直接使用。
功能特点
- 多特征输入模型：支持多特征输入，适用于复杂的数据集。
- 二分类及多分类模型：程序可处理二分类及多分类问题。
- 优化算法：采用鲸鱼算法（WOA）对BP神经网络进行优化，提升分类性能。
- 可视化输出：程序可生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，便于结果分析。
使用说明
- 数据准备：将您的数据准备好，替换程序中的数据部分。
- 运行程序：直接运行MATLAB程序，程序将自动进行模型训练和预测。
- 结果分析：程序将输出分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助您分析模型的性能。
注意事项
- 确保MATLAB环境已正确配置。
- 替换数据时，请确保数据格式与程序要求一致。
- 程序内注释详细，如有疑问可参考注释进行调试。
适用场景
- 适用于需要进行多特征输入的二分类及多分类任务。
- 适用于需要优化BP神经网络性能的场景。
- 适用于需要可视化分析模型性能的场景。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎提出反馈。我们期待您的贡献，共同完善这个项目。