MATLAB
实现基于
WOA-CNN-Attention
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积神经网络融合注意力机制进行数据分类预测的详细项目实例
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在当今大数据时代，数据分类与预测成为各行各业提升智能化水平的关键技术。卷积神经网络（
CNN）以其卓越的特征提取能力，在图像、文本及时间序列数据处理中表现突出，然而传统
CNN模型在复杂任务中往往面临收敛速度慢、参数冗余及过拟合等问题。注意力机制的引入有效提升了模型对重要信息的关注度，增强了特征表达的区分能力，从而改善了
CNN的性能。然而，注意力机制的结构设计和参数优化同样带来了新的挑战。鲸鱼优化算法（
WOA）作为一种新兴的群智能优化算法，模拟座头鲸的捕食行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快和实现简单的优点，适合用于神经网络的参数调优。
本项目聚焦于基于
WOA的卷积神经网络融合注意力机制的优化，旨在提升数据分类预测的准确性与泛化能力。通过
WOA动态优化
CNN网络结构和注意力模块的关键参数，实现对复杂数据模式的精准捕捉和 ...