MATLAB
实现基于
ISSA-BiLSTM
改进的麻雀搜索算法（
ISSA
）优化双向长短期记忆网络进行多特征分类预测的详细项目实例
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多特征分类预测在现代数据分析领域具有重要价值，广泛应用于金融风控、医疗诊断、图像识别、智能制造等多个领域。随着数据规模的急剧增长和数据维度的日益复杂，传统的分类算法在处理高维、多模态、多时序数据时表现出计算效率低、准确率不足的问题。长短期记忆网络（
LSTM
）因其优越的时序特征提取能力，被广泛应用于序列数据的建模中。然而，单向
LSTM
难以充分捕捉数据的前后依赖关系，双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）通过同时考虑正向和反向信息，显著提升了序列建模的效果。另一方面，模型的训练过程依赖于参数调优，传统的梯度下降法在复杂的非凸优化空间中易陷入局部最优，影响模型性能。麻雀搜索算法（
Sparrow Search Algorithm
，SSA）是一种新兴的群智能优化算法，因其收敛速度快、全局搜索能力强被广泛应用于神经网络权重和超参数的优化 ...