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导读：内容概要：本文介绍了MATLAB实现基于模拟温度浴优化(MTBO 和卷积神经网络(CNN 的多输入分类预测系统。文章首先回顾了项目的背景和发展现状，强调在大数据背景下，针对多输入特征的高效处理与分类需求的重要性。接着阐述了结合两种先进技术的具体方式以及所带来的优势——不仅能提升数据分类精度、增加模型稳定性，还能大幅度削减手工调整所需时...
内容概要：本文介绍了MATLAB实现基于模拟温度浴优化(MTBO)和卷积神经网络(CNN)的多输入分类预测系统。文章首先回顾了项目的背景和发展现状，强调在大数据背景下，针对多输入特征的高效处理与分类需求的重要性。接着阐述了结合两种先进技术的具体方式以及所带来的优势——不仅能提升数据分类精度、增加模型稳定性，还能大幅度削减手工调整所需时间和精力。详细解析了模型构建流程包括数据加载、预处理、构建网络层结构到超参数的智能调节。此外展示了训练效果及误差分析图示，通过可视化的形式让使用者直观感受其效能。最后展望了该方案在未来的发展趋势和技术延伸的可能性，如加入遗传算法(GA)或粒子群优化(PSO)，并且提出了一系列改进建议。
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