MATLAB
实现基于
ABC-Transformer
人工蜂群优化算法（
ABC）结合Transformer
编码器进行多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
多特征分类预测在当今数据驱动的科学研究与工程应用中占据着核心地位。随着信息技术的发展，数据来源的多样化和复杂化带来了前所未有的挑战，同时也为数据挖掘和机器学习领域提供了丰富的资源。多特征数据通常表现为高维、异构且噪声较多，这对传统分类算法提出了更高的要求。面对这样的数据特点，如何提取高效的特征表示、提升模型的泛化能力和预测准确率，成为学术界和工业界关注的焦点。
Transformer作为近年来引领自然语言处理革命的深度学习模型，凭借其自注意力机制在序列数据建模上的卓越表现，逐渐被引入到图像处理、时间序列分析以及多模态数据融合等领域。Transformer编码器能够有效捕捉输入特征之间的长距离依赖关系，突破了传统卷积神经网络或循环神经网络在处理长序列时的局限性，因而在多特征分类任务中展现出强大的表达能力。
然而，Transformer结构在训练过程中存在参数多、训练耗时长、对超参数敏感等问题。此外，模型参数的选择直接影响到最 ...