Python实现随机分布式耽误PSO优化算法(RODDPSO)优化CNN分类模子项目实战
阐明：这是一个呆板学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章末了关注获取。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/cb61c8eae9694d939a04db70971d35f7.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4dd522882ca64214a3df77d249fd30fb.png
1.项目配景
随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像识别、物体检测等多个领域取得了显著的成功。然而，随着数据规模的不断扩大以及模子复杂度的提高，如何高效地训练这些模子成为了研究者面对的一个重要挑战。传统的方法通常依赖于梯度降落及其变种来探求最优解，但是这些方法通常容易陷入局部最优，并且对于超参数的选择非常敏感。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，它通过模拟鸟类觅食的行为来搜索最优解。PSO算法具有简朴易实现、须要调整的参数少等优点，因此在许多优化问题中得到了广泛的应用。但是，标准的PSO算法在处理高维、大规模的问题时仍然存在收敛速度慢、易于早熟等问题。
为了解决上述问题，本项目提出了一种基于随机分布式耽误的粒子群优化算法（Randomly Distributed Delay Particle Swarm Optimization, RODDPSO），用于优化CNN模子的训练过程。RODDPSO通过引入随机耽误机制，使得粒子更新的速度更加机动，有助于跳出局部最优解，同时采用分布式盘算的方式加速了搜索速度，提高了优化效率。别的，该算法还能够更好地顺应不同规模的数据集和复杂的模子布局。
本项目通过Python实现随机分布式耽误PSO优化算法(RODDPSO)优化CNN分类模子项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
编号
变量名称
描述
1
x1
2
x2
3
x3
4
x4
5
x5
6
x6
7
x7
8
x8
9
x9
10
x10
11
y
因变量
数据详情如下(部分展示)：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/746c489e3c794484bbf77f918c403148.png
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具检察数据
使用Pandas工具的head()方法检察前五行数据：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1b9e0979c9364885a5b17cc5e75d7fbb.png
关键代码：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a0a50ad3f46c4611bebab22468352b07.png
3.2数据缺失检察
使用Pandas工具的info()方法检察数据信息：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9c9ea0093f9242f28f2e27a532ef9d57.png
从上图可以看到，统共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8c218c4508f94f58a0a8bf58076260cb.png
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来检察数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9e03b20da7d441bf9905415b7b7fbe9b.png
关键代码如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8cb3e9f73c9747d09ffafae0ccc23c90.png
4.探索性数据分析
4.1 y变量柱状图
用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/971408a983ee428887c7c7e6667e8f2d.png
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/01dd7142621a42419b7b36aef576b0da.png
4.3 相关性分析
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/70443c4e07004a09a10418a975a2d959.png
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/231322c9edda4ab388efc7b45082b99a.png
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%验证集举行分别，关键代码如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e401452921974646aee7c7bb70e10335.png
5.3 特征样本增维
特征增维后的形状如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4568dc7105244e9abc4e712c2af5fe1a.png
6.构建随机分布式耽误PSO优化算法优化CNN分类模子
主要通过随机分布式耽误PSO优化算法优化CNN分类模子算法，用于目的分类。
6.1 探求最优参数值
最优参数值：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1c7fd58388934ba09c0848c6aa639d77.png
6.2 最优参数构建模子
模子名称
模子参数
CNN分类模子
units=best_units
epochs=best_epochs
6.3 模子摘要信息
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0612102991ec41d49b5f8d030238e043.png
6.4 模子网络布局
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0cb50086709043e29ba4fc8a760cd640.png
6.5 模子训练集测试集准确率和丧失曲线图
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4345c086f5914bcf9bb711da76a7377b.png
7.模子评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
模子名称
指标名称
指标值
测试集
CNN分类模子
准确率
0.8900
查准率
0.9096
查全率
0.8636
F1分值
0.886
从上表可以看出，F1分值为0.886，阐明随机分布式耽误PSO粒子群优化算法优化的CNN模子效果良好。
关键代码如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3fb44627bfe74a19a96dd5ead760caa7.png
7.2 分类陈诉
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5cf87b0f07774b4fa110b607141fd736.png
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.89；分类为1的F1分值为0.89。
7.3 混淆矩阵
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/55814cb6d6c54c5b95f5bca9b18df0f3.png
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有17个样本，实际为1预测不为1的 有27个样本，模子效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了通过随机分布式耽误PSO优化算法优化CNN分类算法的最优参数值来构建分类模子，终极证明了我们提出的模子效果良好。此模子可用于日常产品的建模工作。
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