目錄冠豪豬優(yōu)化算法(CPO)和變分模態(tài)分解(VMD)進行多特征分類預(yù)測的詳細(xì)項目實例 4項目背景介紹 4項目目標(biāo)與意義 51.信號分解的準(zhǔn)確性提升 52.多特征提取與分類預(yù)測 53.數(shù)據(jù)噪聲處理的優(yōu)化 54.多場景適應(yīng)性提升 5.提升智能化決策能力 56.提高算法的計算效率 57.開發(fā)自適應(yīng)優(yōu)化模型 68.推動行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新 6項目挑戰(zhàn)及解決方案 6 62.多模態(tài)信號的處理難題 63.算法的優(yōu)化效率 64.特征提取的高維度挑戰(zhàn) 65.動態(tài)優(yōu)化算法參數(shù) 76.數(shù)據(jù)預(yù)處理的復(fù)雜性 77.模型泛化能力的提升 78.復(fù)雜算法的實現(xiàn)與調(diào)試 7項目特點與創(chuàng)新 71.集成多種先進算法 72.自適應(yīng)噪聲處理機制 73.高效的特征提取與分類模型 84.全局與局部優(yōu)化結(jié)合 85.多維度信號處理能力 86.強大的自適應(yīng)能力 87.高效的算法實現(xiàn)與優(yōu)化 88.面向多場景的應(yīng)用設(shè)計 8項目應(yīng)用領(lǐng)域 8 82.醫(yī)療領(lǐng)域 3.環(huán)境監(jiān)測 94.智能制造 9 6.交通運輸 7.航空航天 98.農(nóng)業(yè)監(jiān)測 9項目效果預(yù)測圖程序設(shè)計及代碼示例 項目模型架構(gòu) 2.CPO(冠豪豬優(yōu)化算法) 3.VMD(變分模態(tài)分解) 4.多特征提取與分類預(yù)測 1項目模型描述及代碼示例 1 12.VMD信號分解 3.特征提取 4.CPO優(yōu)化 5.分類與預(yù)測 項目模型算法流程圖 項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明 項目應(yīng)該注意事項 1.數(shù)據(jù)質(zhì)量和預(yù)處理 3.計算資源需求 5.特征選擇與融合 6.分類模型的選擇 7.結(jié)果驗證與評估 8.項目可擴展性 項目部署與應(yīng)用 2.部署平臺與環(huán)境準(zhǔn)備 4.實時數(shù)據(jù)流處理 7.系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理 11.安全性與用戶隱私 12.數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 13.故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 14.模型更新與維護 15.模型的持續(xù)優(yōu)化 項目未來改進方向 1.增強算法的自適應(yīng)能力 2.引入深度學(xué)習(xí)模型 3.多模態(tài)信號分析 4.優(yōu)化算法的計算效率 5.實時數(shù)據(jù)流處理的進一步優(yōu)化 6.模型自動化更新機制 7.增強系統(tǒng)的可擴展性 8.數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性 項目總結(jié)與結(jié)論 程序設(shè)計思路和具體代碼實現(xiàn) 20第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 20清空環(huán)境變量 關(guān)閉報警信息 關(guān)閉開啟的圖窗 清空變量 21檢查環(huán)境所需的工具箱 21 導(dǎo)入必要的庫 22第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 22數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能，以便用戶管理數(shù)據(jù)集 文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 22數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能) 數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等) 23特征提取與序列創(chuàng)建 劃分訓(xùn)練集和測試集 24第三階段：算法設(shè)計和模型構(gòu)建及訓(xùn)練 24VMD(變分模態(tài)分解)處理 24CPO優(yōu)化(冠豪豬優(yōu)化算法) 25 25模型評估(準(zhǔn)確率) 第四階段：防止過擬合及參數(shù)調(diào)整 26防止過擬合 26超參數(shù)調(diào)整 增加數(shù)據(jù)集 優(yōu)化超參數(shù) 探索更多高級技術(shù) 27第五階段：精美GUI界面 28 28動態(tài)調(diào)整布局 評估模型在測試集上的性能 多指標(biāo)評估 繪制誤差熱圖 繪制殘差圖 繪制ROC曲線 3MATLAB實現(xiàn)基于CEEMDAN-CPO-VMD自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)結(jié)合冠豪豬優(yōu)化算法(CPO)和變分模態(tài)分解(VMD)進行多特征分類預(yù)測的詳細(xì)項目實例項目背景介紹 CEEMDAN(集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的自適應(yīng)噪聲方法)作為一種有效的時序信號分解方法，能夠?qū)?fù)雜信號分解為若干個固有模態(tài)函數(shù)(IMF),為信號的進一步分析和處理提供了基礎(chǔ)。CEEMDAN比傳統(tǒng)的EMD方法更有效地減少了噪聲對信號分應(yīng)能力。通過結(jié)合CPO(冠豪豬優(yōu)化算法),進一步提升了分解效果和優(yōu)化過程的準(zhǔn)確性。與此同時，VMD(變分模態(tài)分解)算法作為一種新的信號分解技術(shù)，能夠有效地處理復(fù)雜非值的特征，實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的分類和預(yù)測。這項技術(shù)有項目目標(biāo)與意義精度，增強模型的識別能力。該目標(biāo)將在數(shù)據(jù)預(yù)測、模式識別等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。噪聲對信號的分析與處理產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響，尤其是在非平穩(wěn)和非線性信號處理中。CEEMDAN結(jié)合CPO算法能夠有效地抑制噪聲的干擾，提高信號的信噪比。本項目的一個重不同的數(shù)據(jù)特點動態(tài)調(diào)整算法參數(shù)，以便于在各種不同的信號場景下獲得最佳的分析效果。統(tǒng)信號處理和預(yù)測模型中的不足，推動在金融、環(huán)境、項目挑戰(zhàn)及解決方案取出更具代表性的特征，確保分類模型的精度和穩(wěn)定性。在不同的應(yīng)用場景下，信號的特點差異較大，傳統(tǒng)的固定參數(shù)模型無法很好地適應(yīng)這些變化。本項目通過自適應(yīng)優(yōu)化模型，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特點動態(tài)調(diào)整參數(shù)，以適應(yīng)不同的信號分解需求。不同類型的數(shù)據(jù)存在不同的噪聲、缺失值和異常值，數(shù)據(jù)預(yù)處理的復(fù)雜性較高。本項目通過結(jié)合CEEMDAN和VMD,能夠在信號分解的同時處理數(shù)據(jù)的噪聲和異常，確保提取的特征具有較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。在處理多樣化的信號時，如何提高模型的泛化能力是一個關(guān)鍵問題。本項目通過對多個信號類型的深入研究，優(yōu)化了模型的泛化能力，使其能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。CEEMDAN、CPO和VMD三者的結(jié)合使得算法結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，調(diào)試和實現(xiàn)的難度較大。項目通過模塊化設(shè)計、逐步調(diào)試和算法優(yōu)化，成功解決了這一挑戰(zhàn)，確保了整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性。項目特點與創(chuàng)新本項目的最大特點在于將CEEMDAN、CPO和VMD算法進行了有效結(jié)合，利用各算法的優(yōu)勢，克服單一算法的局限性，能夠更加精確地處理復(fù)雜的信號數(shù)據(jù)。CEEMDAN算法通過引入自適應(yīng)噪聲處理機制，有效提高了信號分解的質(zhì)量。與傳統(tǒng)的EMD相比，CEEMDAN能夠更好地處理噪聲，減少其對信號分析的負(fù)面影響。通過結(jié)合VMD和CPO算法，本項目能夠在復(fù)雜信號中提取出更加精確和穩(wěn)定的特續(xù)的分類預(yù)測提供有力支持。采用多特征融合的方式，提高了分類模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。項目應(yīng)用領(lǐng)域和分析，能夠為疾病的早期診斷和治療方案的制定提供依據(jù)，提升醫(yī)療服務(wù)的精度和效率。精準(zhǔn)監(jiān)測與預(yù)測，幫助相關(guān)部門做出及時的決夠幫助能源企業(yè)實現(xiàn)能源消耗的實時監(jiān)控和智能調(diào)度，提高能源利用效率，降低能源浪費。項目效果預(yù)測圖程序設(shè)計及代碼示例復(fù)制%假設(shè)信號已經(jīng)存儲在signal變量中imf=ceemdan(signal);%第三步：特征提取%從分解后的信號中提取特征%第四步：CPO優(yōu)化optimal_parameters=cpoOptimization(features);%第五步：分類預(yù)測%使用優(yōu)化后的模型進行分類預(yù)測predictions=classify(features,optimal_parameters);%輸出預(yù)測結(jié)果項目模型架構(gòu) 1.CEEMDAN(集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)2.CPO(冠豪豬優(yōu)化算法)3.VMD(變分模態(tài)分解)項目模型描述及代碼示例1.CEEMDAN信號分解復(fù)制signal=load('signal_data.mat');%假設(shè)signal_data.mat是已加載的信號數(shù)據(jù)imf=ceemdan(signal);%對信號進行CEEMDAN分解，返回多個IMF成分解釋：首先加載原始信號數(shù)據(jù)，然后使用ceemdan函數(shù)進行信號分解。該函數(shù)會返回多個IMF成分，能夠反映信號在不同頻段上的特點。VMD算法進一步優(yōu)化分解后的信號模態(tài)。解釋：使用vmd函數(shù)對信號進行變分模態(tài)分解，輸出VMD后的IMF成分。VMD通過優(yōu)化分解過程，提高信號成分的分辨率。從IMF成分中提取特征(如頻率、能量、方差等)。features=extractFeatures(imf,imf_vmd);%提取特征，返回一個特征矩陣解釋：extractFeatures函數(shù)從CEEMDAN和VMD分解后的模態(tài)中提取特征，可以包括頻域特征(如頻率分布)和時域特征(如方差、均值等)。使用CPO算法優(yōu)化特征權(quán)重。optimal_params=cpoOptimization(features);%用CPO優(yōu)化特征權(quán)重解釋：cpoOptimization函數(shù)使用CPO算法對特征進行優(yōu)化，旨在找到最佳特征組合和權(quán)重，從而提高分類準(zhǔn)確性。5.分類與預(yù)測使用分類器(如支持向量機SVM)對優(yōu)化后的特征進行分類。%6.使用優(yōu)化后的特征進行分類model=fitcsvm(features,labels);%使用SVM訓(xùn)練模型predictions=predict(model,features);%對優(yōu)預(yù)測結(jié)果。項目模型算法流程圖1.數(shù)據(jù)輸入->2.信號預(yù)處理->3.CEEMDAN信號分解V4.VMD信號分解->5.特征提取->6.CPO優(yōu)化V7.分類器訓(xùn)練->8.預(yù)測結(jié)果輸出項目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計及各模塊功能說明%數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊%特征提取模塊%CPO優(yōu)化模塊%分類模塊(SVM實現(xiàn))/classification進行分類，/utils包在使用CEEMDAN、CPO和VMD算法時，參數(shù)的選擇對于模型的表分的模型調(diào)優(yōu)，選擇最合適的分解層數(shù)、優(yōu)化參數(shù)以及VMD的模態(tài)數(shù)?？梢酝ㄟ^交叉驗證該項目涉及到復(fù)雜的算法(如CEEMDAN和CPO優(yōu)化),計算資源需求較高。大規(guī)模數(shù)據(jù)處對于CEEMDAN和VMD等算法，需要進行多次實驗來驗證其穩(wěn)定性，回率和F1分?jǐn)?shù)進行對比。通過與傳統(tǒng)模型的比較，驗證該模型在不同應(yīng)用項目部署與應(yīng)用項目部署需要考慮計算資源、操作系統(tǒng)環(huán)境以及相關(guān)依賴庫的配置。推薦在Linux平臺上進行部署，使用Docker容器化部署，以確保平臺的獨立性和可移植性。部署過程中，首先安外，為了更高效地處理數(shù)據(jù)，項目可以部署在云平臺(如AWS或Azure)上，利用云計算的利用并行計算和GPU加速技術(shù)可以顯著提升模型的運行速度，尤其是在需要處理大量數(shù)據(jù)處理框架(如ApacheKafka)實現(xiàn)高效的實時數(shù)據(jù)處理。系統(tǒng)會實時接收來自傳感器或其他中的TPU支持，可以大幅度提升模型的計系統(tǒng)的高效運行離不開實時監(jiān)控和自動化管理。部署后，監(jiān)控模塊可以通過Prometheus、Grafana等工具進行實時監(jiān)控，捕捉系統(tǒng)性能、數(shù)據(jù)處理情況以及模型推理的狀態(tài)。自動化管理工具(如Kubernetes)可以幫助管理容器化服務(wù)，確保服務(wù)的高可用性。當(dāng)檢測到故障時，自動化管理系統(tǒng)能迅速重啟服務(wù)，保證系統(tǒng)為了提升開發(fā)和部署的效率，可以建立持續(xù)集成和持續(xù)交付(CI/CD)管道。每次代碼變更都會觸發(fā)自動化測試、構(gòu)建和部署過程。CI/CD工具(如Jenkins、GitLabCI)可以自動化地種數(shù)據(jù)格式(如JSON、XML),并能根據(jù)業(yè)務(wù)需求處理請求、返回預(yù)測結(jié)果以及狀態(tài)信息。通過API,其他系統(tǒng)能夠快速集成本項目的預(yù)測功能，拓寬應(yīng)用場景。析結(jié)果導(dǎo)出為CSV、Excel等格式。導(dǎo)出的數(shù)據(jù)可用于進一步分析或報告生成。 項目未來改進方向雖然CEEMDAN和VMD在特征提取方面表現(xiàn)出色，但在處理極其復(fù)雜的信號時，傳統(tǒng)方法可能受限。結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN)進行特征提取和分類，可以顯著提高模型的預(yù)測精度。深度學(xué)習(xí)模型能夠從大數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)有效特征，同時處理來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，結(jié)合圖像、聲音、文構(gòu)，采用分布式計算和微服務(wù)架構(gòu)，可以使系統(tǒng)支持更多的用戶并處理更大隱私保護法規(guī)(如GDPR)。通過引入數(shù)據(jù)加密技術(shù)、權(quán)限控制和匿名化處理，可以更好地項目總結(jié)與結(jié)論 (CPO)和變分模態(tài)分解(VMD)實現(xiàn)了高效的多特征分類預(yù)測系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)處理過程中，復(fù)制clear;%清除工作空間中的所有變量clc;%清空命令行窗口復(fù)制warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息復(fù)制closeall;%關(guān)閉所有圖形窗口復(fù)制clearvars;%清空工作空間中的所有變量清空命令行復(fù)制clc;%清空命令行窗口復(fù)制requiredToolboxes={'SignalProcessingToolbox','OptimizationTo'DeepLearningToolbox'};%需要的工具箱fori=1:lengtif~isfolder(fullfile(matlabroot,'toolbox',error(['Toolbox',requiredToolboxes{i},'isnotinstalled.']);復(fù)制ifgpuDeviceCount>0gpuDevice(1);%選擇第一個GPU設(shè)備disp('NoGPUdetected,復(fù)制addpath('path_to_required_libraries');%添加必要的庫路徑importtoolbox_name.*;%導(dǎo)入特定的工具箱復(fù)制data=readtable('dataset.csv');%從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)writetable(data,'output.csv');%將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到CSV文件復(fù)制windowSize=50;%設(shè)置窗口大小dataWindowed=reshape(data,windowSize,[]);%將數(shù)據(jù)按窗口大小分割數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)復(fù)制data=fillmissing(data,'linear');%使用線性插值填補缺失值data=data(abs(data)<3);%檢測并移除異常值(例如：大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等)復(fù)制data=smoothdata(data,'gaussian');%使用高斯平滑處理異常數(shù)據(jù)data=(data-min(data))/(max(data)-min(data));%歸一化處理復(fù)制[~,freq]=pwelch(data);%使用功率譜密度提取頻域特征features=mean(data,2);%計算每一行數(shù)據(jù)的均值作為特征復(fù)制trainData=data(1:round(0.8*end),:);%80%數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練testData=data(round(0.8*end)+1:end,:);%剩余20%數(shù)據(jù)用于測試參數(shù)設(shè)置params.eemd_max_imf=10;%CEEMDAN分解的最大模態(tài)數(shù)params.vmd_alpha=2000;%VMD的平滑因子params.cpo_max_iter=1000;%CPO優(yōu)化算法的最大迭代次數(shù)解釋：設(shè)定每個算法的關(guān)鍵參數(shù)，如CEEMDAN分解的最大模態(tài)數(shù)、VMD的平滑因子、CPO的最大迭代次數(shù)等。這些參數(shù)影響算法的精度和計算效率。第三階段：算法設(shè)計和模型構(gòu)建及訓(xùn)練[imf,residual]=eemd(data,'MaxNumIMF',10,'NoiseWidth',0.2);%解釋：eemd函數(shù)將輸入信號data進行CEEMDAN分解，參數(shù)MaxNumIMF設(shè)定最大本征模態(tài)函數(shù)(IMF)的數(shù)量，NoiseWidth指定噪聲幅度。分解結(jié)果包含IMF和殘差。VMD(變分模態(tài)分解)處理alpha=2000;%平滑因子tau=0;%初始拉格朗日乘子K=3;%模態(tài)數(shù)量DC=0;%是否保留直流分量init=1;%初始條件tol=le-6;%收斂閾值[U,Omega]=vmd(data,alpha,tau,K,DC,init,tol);%VMD解釋：vmd函數(shù)進行變分模態(tài)分解，輸入的信號data被分解為K個模態(tài)。alpha是VMD的平滑因子，tau是拉格朗日乘子的初始值，Omega返回模態(tài)的中心頻率。CPO優(yōu)化(冠豪豬優(yōu)化算法)復(fù)制[bestSolution,bestValue]=cpoOptimization(features,options);%進行復(fù)制%訓(xùn)練支持向量機(SVM)分類模型=fitcsvm(trainData,trainLabels,'KernelFunct使用RBF內(nèi)核訓(xùn)練SVM 模型預(yù)測復(fù)制%使用SVM模型進行預(yù)測predictedLabels=predict(SVMModel,testData);%使用測試數(shù)據(jù)進行預(yù)測簽predictedLabels。模型評估(準(zhǔn)確率)復(fù)制%計算模型的準(zhǔn)確率accuracy=sum(predictedLabels==testLabels)/length(testLabels);%計算準(zhǔn)確率disp(['Accuracy:’,num2str(accuracy*100),’%']);%輸出準(zhǔn)確率復(fù)制%L2正則化SVMModel=fitcsvm(trainData,trainLabels,'KernelFunction','RBF','KernelScale','auto','Regularization','L2’);%L2正則化復(fù)制earlyStopFcn=@(info)info.Epoch>=100;%設(shè)置早停條件，訓(xùn)練達(dá)到100個周期后停止SVMModel=fitcsvm(trainData,trainLabels,'KernelFunction','RBF','KernelScale','auto','EarlyStop',earlyStopFcn);%設(shè)置早停復(fù)制%數(shù)據(jù)增強augmentedData=dataAugmentation(trainData);%增強訓(xùn)練數(shù)據(jù)集SVMModel=fitcsvm(augmentedData,trainL'KernelScale','auto');%使用增強后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型超參數(shù)調(diào)整復(fù)制%交叉驗證調(diào)整SVM超參數(shù)cv=cvpartition(trainLabels,'KFold',5);%5折交叉驗證SVMModel=fitcsvm(trainData,trainLabels,'KernelFunction','RBF','KernelScale','auto','CVPartition',cv);%使用交叉驗證調(diào)整參數(shù)復(fù)制%數(shù)據(jù)擴展=generateAdditionalData(data);%使用生成的額外數(shù)據(jù)=[trainData;additionalData];%合并原始數(shù)據(jù)和額外數(shù)據(jù)SVMModel=fitcsvm(extended'KernelFunction','RBF','KernelScale','auto');%使用擴展數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型復(fù)制%網(wǎng)格搜索優(yōu)化SVM超參數(shù)tunedParams=struct('KernelScale',1e-3:1e-1:1e3,'BoxConstraint',0.1:0.1:10);%設(shè)置超參數(shù)范圍SVMModel=fitcsvm(trainData,trainLabels,'KernelFunction','RBF','HyperparameterOptimizationOptions',tunedParams);%網(wǎng)格搜索優(yōu)化復(fù)制%使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征學(xué)習(xí)imageInputLayer([size(trainData,2)11],'NfullyConnectedLayer(128reluLayer('Name’,'refullyConnectedLayer(64classificationLayer('Naoptions=trainingOptions('adam','MaxEpochs',50,'MiniBatchSize',32);解釋：構(gòu)建一個簡單的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN),使用imageInputLayer、第五階段：精美GUI界面精美GUI界面復(fù)制%創(chuàng)建圖形界面窗口fig=figure('Name’,’多特征分類預(yù)%文件選擇模塊uicontrol('Style’,'text','String',’選擇數(shù)據(jù)文件：','Position',[20,filePathText=uicontrol('Style','edit','Positionuicontrol('Style','pushbutton','String',’瀏覽','Position',[440,350,%參數(shù)設(shè)置模塊learningRateBox=uicontrol('Style’,'edibatchSizeBox=uicontrol('Style','edit','String',’32','Position',uicontrol('Style’,'text','String','迭代次數(shù)：','Position',[20,220,epochsBox=uicontrol('Style','edit','String','50','%模型訓(xùn)練模塊'Position',[250,150,100,30],'Callback%結(jié)果顯示模塊%文件選擇回顯[fileName,filePath]=uigetfile('*.csv',’選擇數(shù)據(jù)文件’);iffileNameset(filePathText,'Str%模型訓(xùn)練模塊回調(diào)%獲取用戶輸入的超參數(shù)learningRate=str2double(get(learningRabatchSize=str2double(get(batchSizeBox,'String’));epochs=str2double(get(epochsBox,'String'));%加載數(shù)據(jù)ifisempty(dataPath)%數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取(可以根據(jù)需求填充)%數(shù)據(jù)處理代碼略%模型訓(xùn)練(此處簡化，假設(shè)已經(jīng)有訓(xùn)練模型的代碼)disp('開始訓(xùn)練模型...');%假設(shè)已訓(xùn)練模型，獲得準(zhǔn)確率結(jié)果accuracy=0.95;%這里是示范用的假設(shè)結(jié)果%顯示訓(xùn)練結(jié)果set(accuracyLabel,'String',[’動態(tài)調(diào)整布局復(fù)制%動態(tài)調(diào)整界面布局set(fig,'SizeChangedFcn',@(src,event)adjustLa%動態(tài)調(diào)整文件選擇框和其他控件位置screenSize=get(0,'ScreenSize');set(fig,'Position',[100,100,figWidth*0.%重新調(diào)整界面中各控件的位置和大小%其他控件調(diào)整代碼略%評估模型性能accuracy=sum(predictedLabels==testLabels)/length(testLabels);%計disp(['Accuracy:',num2str(accurac%計算多個評估指標(biāo)MSE=mean((predictedLabels-testLabels).^2);%均方誤差MAE=mean(abs(predictedLabels-testLabels));%平均絕對誤差R2=1-sum((predictedLabels-testLabels).^2)/sum((testLabels%繪制誤差熱圖errorMatrix=abs(predictedLabels-testLabels);%計算誤差矩陣誤差');繪制殘差圖復(fù)制%繪制殘差圖residuals=predictedLabels-testLabels;%計算殘差scatter(testLabels,residuals);%繪制殘差圖ylabel('殘差');復(fù)制%繪制ROC曲線[~,~,~,AUC]=perfcurve(testLabels,predic繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖復(fù)制%繪制預(yù)測性能指標(biāo)柱狀圖set(gca,'XTickLabel',{'MSE','MAE','R2'});%設(shè)置X軸標(biāo)簽完整代碼整合封裝%1.初始化與數(shù)據(jù)加載%加載數(shù)據(jù)集，假設(shè)數(shù)據(jù)已存在于data.csv文件中ifisequal(dataFile,0)error('用戶未選擇文件');%2.數(shù)據(jù)預(yù)處理(特征提取和標(biāo)準(zhǔn)化)features=data{:,1:end-1};%假設(shè)數(shù)據(jù)的最后一列是標(biāo)簽，其他列為特征features=normalize(features);%標(biāo)準(zhǔn)化特征數(shù)據(jù)%3.CEEMDAN分解(自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)decomposedSignals=C%4.CPO優(yōu)化算法(冠豪豬優(yōu)化算法)%使用CPO算法進行特征選擇和優(yōu)化CPO=cpo_optimization(features,labels);optimizedFeatures=CP0.optimizedFeatures;%5.VMD分解(變分模態(tài)分解)%6.模型訓(xùn)練和分類(SVM分類器)%使用優(yōu)化后的特征訓(xùn)練SVM分類模型SVMModel=fitcsvm(optimizedFeatures,label%使用交叉驗證或測試集評估SVM模型CVError=kfoldLoss(cvSVMMo%8.結(jié)果展示與評估%繪制混淆矩陣、ROC曲線、性能柱狀圖等評估指標(biāo)predictedLabels=predict(SVMModel,optimizedFeatures);%使用訓(xùn)練好的模型進行預(yù)測%混淆矩陣?yán)L制confMat=confusionmat(labe[~,~,~,AUC]=perfcurve(labels,predic%預(yù)測性能柱狀圖MSE=mean((predictedLabels-labels).^2);%均方誤差MAE=mean(abs(predictedLabels-labels));%平均絕對誤差R2=1-sum((predictedLabelsset(gca,'XTickLabel',{'M%9.動態(tài)調(diào)整與界面設(shè)計%創(chuàng)建GUI界面fig=figure('Name’,’多特征分類預(yù)測’,'NumberTitle’,'off','Position',%文件選擇模塊uicontrol('S