1，卷积神经网络网络结构--输入层，隐藏层，隐层层神经元30个，卷积核3*3，池化层卷积核2.*2，输出层
2，ga-pso优化卷积神经网络的学习率，训练批次，迭代次数，隐藏层神经元个数，优化上限【1 20 80 50】，优化下限【0.01 2 20 10】.
3，ga-pso-cnn.m是主文件，运行主文件是可以得到结果，cnn0是单独的没有优化的cnn网络，
ga-pso-cnn.rar （48个子文件） 
2.jpg 29KB
zscore.m 137B tanh_opt.m 54B cnntest.m 204B calculate_roc.m 593B cnnfff.m 2KB fitcal.m 2KB 1.jpg 21KB maydata3.mat 11.65MB expand.m 2KB
说明.txt 307B cnnbp.m 2KB flicker.m 208B layers.m 0B patches2im.m 242B normalize.m 97B allcomb.m 3KB cnn0.m 2KB fliplrf.m 543B cnnnumgradcheck.m 3KB cnntestc.m 219B confusion_matrix1.m 2KB cnntrain.m 854B flipall.m 80B maydata2.mat 11.51MB sigm.m 48B randcorr.m 283B gapsocnn.asv 9KB flipudf.m 576B plotroc.m 5KB cnnff.m 2KB gapsocnn.m 9KB whiten.m 183B im2patches.m 313B sigmrnd.m 126B rnd.m 49B maynet.mat 422KB visualize.m 1KB myOctaveVersion.m 169B cnnsetup.m 2KB makeLMfilters.m 2KB randp.m 2KB 3.jpg 16KB maydatasss.mat 11.75MB isOctave.m 108B lffun.m 631B 4.jpg 22KB cnnapplygrads.m 575B资源评论
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