MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用； 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 4. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

六、保障措施 （一）加强组织实施 强化部门协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的 协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依 托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势， 培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突 破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能 产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有 序推进。 （二）加大支持力度 充分发挥工业转型升级（中国制造 2025）等现有资金以及重大项目等国家科技计 划（专项、基金）的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件 研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。 以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证 平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、 系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引 导多方资本参与产业发展。在首台（套）重大技术装备保险保费补偿政策中，探索 引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。 （三）鼓励创新创业 加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相 关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所 与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解

【MATLAB教程案例62】使用matlab实现基于PointNet++网络的点云数据分类仿真分析。课程使用的点云数据库样本以及工具箱函数。

四种天气图片数据分类（pytorch）

这个是我对基础电信企业数据分类分级方法的解读，大家可以参考学习一下，有不足指出请批评斧正

在分析矿山空间数据的组成和特征基础上,探讨了智慧矿山空间数据库建设模式;从空间数据基准、空间数据分类编码标准和元数据标准3个方面阐述了智慧矿山空间数据框架的构建;详细介绍了矿山空间数据库的基础数据库、主题数据库和元数据库设计的主要内容,指出了今后空间数据库建设还需要研究的内容,包括矿山空间数据库建库及数据更新的理论与方法、空间数据库框架及内容、矿山数据标准等。

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