内容概要：本文档详细介绍了一个基于斑马优化算法（ZOA）优化卷积神经网络（CNN）融合多头注意力机制（MATT）并结合支持向量机（SVM）的数据分类预测项目。项目旨在解决复杂数据分类任务中的特征提取不充分和模型泛化能力不足的问题。通过引入ZOA优化CNN和MATT的参数，有效提升了模型的分类准确度和泛化能力。SVM的引入进一步增强了分类边界的判别能力。项目涵盖了从数据预处理、模型构建、参数优化到结果预测的全流程自动化，并提供了详细的代码实现和GUI设计。
适用人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、优化算法和机器学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。
使用场景及目标：①适用于医疗影像诊断、金融风险评估、智能制造质量控制、自动驾驶与智能交通、网络安全威胁检测、自然语言处理与文本分类、生物信息学数据分析、智能安防监控、环境监测与灾害预警等多个领域；②通过高效融合多模型架构，提升分类性能；③通过引入斑马优化算法，优化模型参数，增强模型泛化能力；④通过自动化调整超参数，降低模型调参难度，提升应用效率。
其他说明：项目解决了高维参数空间优化、多头注意力机制权重分配、SVM核函数参数调优、数据预处理与特征融合、模型训练资源与时间开销、模型过拟合及鲁棒性不足、多模型融合协调、复杂优化算法实现与调试等挑战。项目的特点与创新包括群智能优化与深度学习融合、多头注意力机制的动态权重优化、支持向量机与深度特征融合策略、斑马优化算法的改进与定制化、全流程自动化模型训练与优化、高效并行计算支持、多模态数据适应能力、鲁棒性与泛化性能显著提升、灵活的模块化设计便于扩展。项目未来改进方向包括数据多样性与增强、模型透明度与可解释性、联邦学习与隐私保护、跨域融合与多模态学习、深度强化学习的应用、自动化超参数调优、高效推理与边缘计算、模型集成与迁移学习。
随着人工智能技术的迅猛发展，数据分类与预测在医疗诊断、金融分析、智能制造等多个领域扮演着至关重要的角色。卷积神经网络（
CNN）因其在图像和时序数据处理上的卓越表现，成为深度学习领域的核心技术之一。然而，传统
CNN模型在处理复杂数据时，存在特征提取不充分和模型泛化能力不足的问题。为此，研究者引入多头注意力机制（
Multi-Head Attention
，MHA），以增强模型对不同特征子空间的关注能力，有效提升了信息表达的丰富性和模型的判别能力。同时，支持向量机（
SVM）作为经典的监督学习算法，因其在小样本和高维数据上的优异性能，常用于提升分类的准确度和稳健性。
然而，融合
CNN、多头注意力机制和
SVM的复合模型设计存在参数优化难题，直接影响整体性能。传统优化算法容易陷入局部最优，难以充分挖掘模型潜力。为突破这一瓶颈，采用基于斑马优化算法（
Zebra Optimization Algorithm, ZOA
）的 ...