GWO-Transformer灰狼算法优化编码器多特征分类预测/故障诊断，Matlab实现，代码解析+运行效果一览

GWO-Transformer灰狼算法优化编码器多特征分类预测/故障诊断，Matlab实现，代码解析+运行效果一览

一个基于灰狼优化算法（GWO）优化Transformer模型的分类代码。

主要功能

使用GWO算法自动优化Transformer超参数，构建分类模型对数据进行多分类预测。

算法步骤

1. 数据预处理：读取Excel数据，打乱数据集，按70%训练集和30%测试集划分
2. 数据标准化：使用mapminmax进行归一化处理
3. GWO优化：优化学习率、注意力头数、L2正则化系数三个超参数
4. Transformer建模：构建包含位置编码、自注意力机制的网络
5. 模型训练：使用优化后的参数训练Transformer模型
6. 性能评估：计算准确率、召回率、精确率、F1分数等指标

技术路线

• 优化算法：灰狼优化算法（GWO）
• 核心模型：Transformer神经网络
• 特征处理：位置嵌入层 + 自注意力机制
• 分类方法：多分类softmax输出

参数设定

GWO参数：

• 种群数量：5
• 最大迭代次数：8
• 优化参数维度：3（学习率、注意力头数、正则化系数）

Transformer参数：

• 学习率范围：[1e-3, 1e-2]
• 注意力头数范围：[4, 8]
• L2正则化范围：[1e-4, 1e-1]
• 批大小：64
• 最大训练轮数：200

运行环境要求

• MATLAB版本：2023b及以上（支持混淆矩阵函数）
• 必要工具箱：
  • Deep Learning Toolbox
  • 神经网络相关工具箱
• 自定义函数依赖：
  • GWO() - 灰狼优化算法
  • fical() - 适应度函数
  • zjyanseplotConfMat() - 混淆矩阵可视化
  • polygonareametric() - 六边形评估指标

应用场景

1. 多分类问题：适用于各类表格数据的分类任务
2. 特征序列建模：适合处理具有序列特性的特征数据
3. 超参数自动优化：需要自动化调参的机器学习项目
4. 学术研究：Transformer在非NLP领域的应用探索

特点优势

• 自动化调参：GWO算法自动寻找最优超参数组合
• 可视化全面：提供训练过程、结果对比、混淆矩阵等多种可视化
• 评估指标完善：包含准确率、召回率、精确率、F1分数等全面评估

完整代码私信回复GWO-Transformer灰狼算法优化编码器多特征分类预测/故障诊断，Matlab实现