MATLAB实现基于WOA-Kmeans-Transformer-BiLSTM鲸鱼优化算法（WOA）结合K均值聚类（Kmeans）和Transformer-BiLSTM组合模型进行多特征分类预测

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在多源数据日益丰富、业务场景持续复杂化的现实环境中，单一模型往往难以在高维多特征分类任务中兼顾精度、鲁棒性和可解释性。实际工程场景中常见的数据既包含结构化的数值特征，也包含具有强时间相关性的序列特征，同时还会混杂噪声、缺失值以及非平稳变化。这类数据如果直接交由传统机器学习分类器处理，经常会出现对局部噪声过拟合、对全局模式感知不足、对长期依赖学习不充分等问题，从而导致分类性能不稳定、泛化能力不足。为了突破这些限制，有必要将先进的深度学习结构与智能优化算法进行有机结合，并辅以合理的特征聚类与重构机制，从源头提升特征空间的表达质量。

鲸鱼优化算法是一种受自然界座头鲸群体捕食行为启发的智能优化方法，以搜索全局最优或近似最优解见长，具有结构简单、容易实现以及在连续优化问题中表现出较强全局搜索能力等特点。与传统梯度法、启发式搜索方法相比，鲸鱼优化算法在应对多峰、非凸目标函数时，具有更低的对初值敏感度和更好的跳出局部最优的能力。因此，将其引入深度神经网络的超参数或关键结构参数搜索，可以明显降低人工调参成本，并在较大概率上获得更优的网络配置，提升整体模型性能。

在多特征分类任务中，特征之间往往存在隐含的相似性结构，例如在工业故障诊断场景中，不同传感器采集的振动信号、高频噪声特征、统计量以及频谱指标之间存在某种聚集关系。如果忽略这种潜在的簇结构，直接在原始特征空间训练分类模型，一方面会增加模型学习的冗余维度，另一方面也会降低模型对局部特征组合模式的敏感度。K均值聚类算法可以在无监督条件下挖掘特征之间的聚类结构，将高维特征空间划分为若干簇。利用聚类结果进行特征重排、子空间划分或注意力加权，有助于提升后续深度网络对关键特征簇的关注程度，避免在训练过程中把大量计算资源浪费在不重要或冗余的特征组合上。

Transformer结构凭借多头自注意力机制，在长序列建模、全局依赖捕获方面具有天然优势。多头注意力能够同时从不同子空间关注序列中各位置之间的关系，使模型在面对多变量、多时间尺度特征时可以学习到更丰富的依赖模式；位置编码机制则弥补纯注意力结构缺乏位置信息的问题，使模型掌握序列的时序顺序和相对距离信息。然而，纯Transformer在处理中短序列或者对局部时序平滑性要求较高的任务上，有时会存在对局部连续动态不够精细的问题。

双向长短期记忆网络通过前向和后向两个时间方向同时传播信息，可以同时利用过去和未来的上下文，对序列中的长期依赖具有较好的建模能力。通过门控机制，BiLSTM能够自动控制信息的记忆与遗忘，在噪声较多的时序特征中提取更加平滑、稳定的隐藏表示。将Transformer与BiLSTM进行组合，可以在模型结构层面实现“全局依赖与局部时序”的优势互补：Transformer负责从整体上捕获多特征之间复杂的交互关系和远距离依赖，而BiLSTM进一步从局部时间邻域中提炼时序模式，使特征表示既具备全局视角，又保留细致的短期动态。

在多特征分类预测任务中，模型性能不仅取决于网络结构和训练策略，也与特征归一化、聚类方式、层间维度匹配、损失函数设计以及优化器参数等多方面因素相关。人工调参往往耗时耗力，并且对经验高度依赖，很难在短时间内覆盖广阔的参数搜索空间。鲸鱼优化算法通过种群协同搜索的方式，可以为K均值聚类的簇中心初始化、Transformer编码层参数、BiLSTM隐层单元数、学习率、正则化系数等关键超参数提供自动搜索机制，有效缓解人工调参带来的效率与稳定性问题。

综合来看，构建一个结合鲸鱼优化算法、K均值聚类以及Transformer-BiLSTM混合网络的多特征分类框架，不仅能够在特征空间预处理阶段提升数据结构的可分性，也可以在模型结构与参数配置层面获得更加合理的组合。通过将智能优化算法与深度序列建模方法进行深度融合，整个系统有望在复杂、多源、强时序相关的数据场景下，实现更高的分类精度、更好的泛化能力以及更稳定的预测表现。同时，该框架具备较强的可拓展性，可根据不同应用领域加入特定的特征工程模块或任务相关损失函数，为后续实际部署与工程化应用打下坚实基础。

项目目标与意义

多特征融合分类性能提升

多特征分类任务的首要目标是提升在复杂数据场景中的整体分类精度与稳定性。现实场景中，为了更全面地刻画对象状态，往往采集多源异构特征，如时间域统计量、频域指标、时频特征以及高维传感数据。简单地将这些特征拼接输入传统分类器，容易产生维度灾难和特征冗余问题。该项目通过引入K均值聚类，将特征划分为若干簇，在每个簇内构建更为紧凑的表示形式，有助于减轻冗余特征带来的干扰。随后，利用Transformer-BiLSTM组合模型，通过自注意力机制与双向时序建模，对不同特征簇的时序演化和相互关系进行深度挖掘。通过持续优化特征聚类结果与模型超参数配置，实现更高的准确率、召回率以及F1值，在保持较高预测精度的同时，保证模型对数据分布变化具有一定的鲁棒性。

自适应超参数优化与调参与效率提升

复杂深度网络模型往往有大量结构参数和训练超参数，例如Transformer的注意力头数、隐藏维度、前馈网络维度，BiLSTM的隐藏单元数、层数，优化器初始学习率、动量参数等。传统做法依赖人工经验或网格搜索进行调节，容易受到主观经验影响，且在高维参数空间中效率较低。通过引入鲸鱼优化算法，可以在较大参数范围内自动搜索近似最优的配置。鲸鱼种群在搜索空间中不断更新位置，以分类性能或验证集损失作为适应度评价指标，通过包围猎物、螺旋捕食及随机搜索等机制，动态调整模型的关键超参数。这样不仅可以减少人工调参所消耗的时间成本，还能提高超参数搜索的全局性，使模型更容易达到性能峰值，从而实现构建高性能分类模型与提高开发效率的双重目标。

模型鲁棒性与可推广性增强

多特征数据在不同场景间差异明显，不同设备、环境、采样频率和噪声水平都会对数据分布产生影响。项目目标之一是提高模型在不同数据集与场景条件下的鲁棒性和可推广性。通过K均值聚类对特征进行分组，可以在一定程度上淡化不同场景之间的特征分布差异，使模型更加关注各簇内部稳定的特征结构。在网络结构设计方面，Transformer的全局注意力机制与BiLSTM的局部时序建模相结合，能够在多种长度和形态的序列数据上获得较稳定的表现。鲸鱼优化算法对关键参数的全局搜索，使得模型能够针对特定场景自动适配超参数配置，从而在新的数据集、未经见过的工作条件下，依旧保持较高的预测性能，减少重新调参和重新训练的成本。

工程应用价值与理论研究意义

该项目不仅着眼于提升单一数据集上的分类精度，还更加关注在工程实践中的可落地性和可扩展性。在工程应用层面，多特征分类预测常被应用于工业设备故障诊断、金融风险识别、医疗辅助诊断以及交通流量状态识别等关键场景，预测结果往往直接关系到安全和经济效益。通过将鲸鱼优化算法与K均值聚类、Transformer-BiLSTM结合，可以构建出一套适应性强、结构清晰、可在MATLAB环境中稳定运行的整体解决方案，为工程技术人员提供可调可控的实现路径。在理论研究层面，该项目探索了智能优化算法与深度注意力网络、循环网络组合的融合范式，为多目标优化、多尺度特征融合、序列建模等方向提供了可借鉴的思路。通过对算法结构、参数搜索方式以及特征聚类策略的系统设计，有助于拓展智能优化与深度学习交叉研究的边界，推动相关理论与应用越发成熟。

项目挑战及解决方案

高维多特征数据的结构复杂性挑战与聚类优化方案

多特征数据通常具有维度高、特征类型多样、相关关系复杂等特点。直接在原始特征空间中进行分类建模容易带来三个方面的问题：第一，维度灾难导致模型训练速度变慢、内存开销巨大；第二，冗余特征和噪声特征影响模型对关键模式的学习，使决策边界变得不稳定；第三，不同特征之间的相关结构难以被传统模型充分挖掘。为应对这一挑战，设计方案将K均值聚类作为特征空间预处理的重要环节。首先，对输入特征进行归一化处理，使各维度处于相近数值范围，以提升聚类效果的稳定性。然后，将特征样本在特征维度上进行聚类，将特征划分为若干簇，每个簇表示具有相似统计属性或共同变化趋势的一组特征。基于聚类结果，可进一步构建簇级特征表示，例如在每个簇内部求均值、最大值或通过线性变换压缩维度，从而显著减少特征维度并增强特征的结构性。此外，为避免K均值对初始化敏感的问题，可在鲸鱼优化算法框架中引入K均值初始簇中心位置的优化，将不同初始化方案作为待搜索参数之一，通过验证集分类性能评价其优劣，使聚类结果更加稳定和合理，从而从源头提升后续深度网络学习的效率与质量。

网络结构设计与超参数选择的复杂性挑战及智能优化方案

Transformer-BiLSTM组合模型融合了注意力机制与双向循环结构，在理论上能够显著提升多特征序列建模的能力，但同时引入大量结构参数和超参数，如注意力头数、注意力隐藏维度、前馈网络维度、Transformer层数、BiLSTM隐藏单元数、Dropout比率等。若依赖经验手动设置，容易出现两难情况：保守设置导致模型表达能力不足，激进设置又可能带来过拟合和计算资源浪费。为解决这一挑战，方案中采用鲸鱼优化算法对关键超参数进行全局搜索。首先定义合理的参数编码方式，将各超参数映射到连续或离散的搜索空间中；然后构建适应度函数，以验证集上的分类准确率或综合性能指标为评价标准。鲸鱼种群在迭代过程中，依据鲸鱼优化算法的包围猎物、螺旋攻击和随机搜索机制不断更新位置，相当于不断尝试不同的模型超参数组合。每个个体位置对应一组超参数配置，通过训练对应的Transformer-BiLSTM模型若干轮，并在验证集上评估性能，更新适应度。随着迭代推进，种群逐渐向高适应度区域聚集，从而逼近最优或近似最优超参数组合。通过这一方式，缓解了人工调参的盲目性和局限性，使模型在较短时间内获得较为合理的结构与训练参数配置。

模型训练稳定性与MATLAB实现细节挑战及架构优化方案

在MATLAB R2025b环境中实现复杂的深度网络和智能优化流程，存在工程层面的挑战。一方面，模型训练牵涉数据预处理、批量生成、网络构建、损失函数定义、反向传播及优化器更新等多环节，需要保证各部分接口和数据维度一致；另一方面，R2025b版本中针对某些函数和可视化对象进行了更新，如取消部分界面控件、调整fitr系列函数参数支持范围、对dlnetwork相关更新方式施加限制等，这要求在设计代码时谨慎遵循新版本规范。在架构设计上，首先需要基于dlnetwork构建自定义的Transformer-BiLSTM网络，利用selfAttentionLayer、positionEmbeddingLayer等基础层手工搭建注意力模块，同时通过sequenceInputLayer和bilstmLayer构建双向循环部分。在训练阶段使用自定义训练循环，配合dlarray和dlnetwork的forward、adamupdate等函数进行手写反向传播流程，避免使用不兼容的高层接口。为了提升训练稳定性，通过批归一化、Dropout以及合适的权重初始化控制梯度传播。同时，为了防止训练过程中出现数值溢出或梯度爆炸，引入梯度裁剪策略，对超过阈值的梯度进行缩放。针对MATLAB R2025b的语法限制，如不能再依赖某些高层GUI控件和已弃用参数，通过使用基础figure和uicontrol进行结果展示，并确保不在ConfusionMatrixChart对象上直接使用colormap设置颜色映射，而在figure或axes上调用colormap(turbo)进行统一配置。通过这些针对性设计，使整个训练流程在R2025b环境中实现稳定运行，避免版本差异引发的潜在错误。

项目模型架构

WOA-Kmeans-Transformer-BiLSTM整体架构说明

整体架构以“特征结构优化 + 深度序列建模 + 智能超参数搜索”为主线，由四个核心模块构成：特征聚类模块、Transformer编码模块、BiLSTM时序建模模块以及分类输出与优化模块。输入数据首先经过标准化处理，然后送入K均值聚类模块，对特征维度进行分组或重排，从而得到具有清晰簇结构的特征表示。这一阶段的目标在于提高特征空间的可分性，消除部分冗余，并为后续注意力机制提供更有组织的输入。

在深度建模阶段，Transformer部分负责捕获特征序列的全局依赖关系。使用位置编码层为每个时间步的特征添加位置信息，再通过若干自注意力层和前馈网络层进行非线性变换，生成具有全局上下文信息的中间表示。由于Transformer结构可以在所有时间步之间建立直接连接，不受序列长度和距离限制，因此非常适合建模复杂的跨时间、跨特征交互模式。随后，BiLSTM模块在Transformer输出的基础上进一步建模局部时序平滑性和双向依赖，通过前向和后向两个方向的LSTM单元共同编码，实现对前后文信息的综合利用，得到更加平滑且含有长短期记忆的信息序列表征。

分类层部分通常由全连接层和softmax层组成，将BiLSTM输出映射到类别概率空间。整个网络的目标是最小化交叉熵损失，提升对多类别标签的区分能力。在模型外层，鲸鱼优化算法通过迭代搜索对K均值聚类的簇数和初始中心、Transformer注意力头数、隐藏维度、BiLSTM单元数以及训练超参数进行统一优化。通过将每一次配置对应的网络训练与验证结果作为适应度评估，鲸鱼种群不断更新，最终找到较优的参数组合。整个架构形成一个闭环：特征聚类提升输入质量，Transformer-BiLSTM提升建模能力，鲸鱼优化提升参数配置质量，三者协同作用，实现多特征分类任务的性能提升。

鲸鱼优化算法模块设计与参数编码

鲸鱼优化算法模块设计的关键在于参数编码、适应度函数定义以及迭代更新流程的高效实现。首先，需要将待优化的多个参数统一编码为一个连续向量，例如将K均值的簇数、Transformer层中注意力头数量、隐藏维度、BiLSTM单元数、学习率等映射为实数或整数变量，在编码时为每个变量设定上下限。鲸鱼种群中的每一只个体对应一组完整的超参数配置，在搜索空间中即为一个点。鲸鱼优化算法在初始化时随机生成一定数量的个体，均匀覆盖参数空间。适应度函数以网络在验证集上的分类性能为核心评价指标，可以单纯使用分类准确率或综合考虑准确率、F1值以及模型复杂度等因素构建加权指标。

在迭代过程中，鲸鱼种群依据算法中包围猎物和螺旋更新公式进行位置更新。在包围阶段，个体向当前全局最佳个体靠拢，通过随机系数控制搜索范围，从而在搜索空间内逐步收敛。在螺旋阶段，利用对数螺旋公式，使个体绕着最优解附近做局部搜索，增强对局部极值的挖掘能力。为避免过早陷入局部最优，引入随机搜索阶段，当控制参数超过某个阈值时，个体随机选择种群中的另一个个体作为参考，从而跳出局部最优陷阱。每次位置更新后，对应的超参数配置被用于搭建模型并进行训练，通过验证集性能评估适应度，更新全局最优个体。通过不断迭代，鲸鱼群体在参数空间中逐渐向适应度高的区域移动，最终获得较优的超参数组合，为整个分类模型提供良好的基础配置。

Kmeans特征聚类与输入重构机制

K均值特征聚类模块主要用于挖掘特征之间的簇结构，提升输入表示的有效性。具体流程中，将训练数据中所有样本的特征矩阵进行行或列上的重构，将特征视为聚类对象，使用欧氏距离度量不同特征之间的相似程度。通过K均值算法，将特征划分为若干簇，每一簇代表在统计分布或动态变化上相似的一组特征。聚类完成后，可以依据簇标签对特征进行重排，将同一簇的特征按组排列，使得特征矩阵在列方向形成若干连续的特征簇区域。进一步地，可以对每个簇内部进行降维，如计算簇内均值、标准差或通过线性投影压缩维度，得到簇级特征，这可以显著减小输入维度，提高模型训练效率。

在与Transformer-BiLSTM结合时，还可以利用聚类结果设计簇级注意力权重，将注意力机制聚焦在某些重要簇上。例如为每个簇分配一个权重参数，在训练过程中学习不同簇重要性的差异，从而提升模型对关键特征簇的关注度。同时，簇结构信息也便于在后续模型解释阶段分析不同特征簇对分类结果的贡献，增强模型的可解释性。通过在特征层引入K均值聚类与输入重构机制，不仅减少了冗余维度，还在一定程度上平滑了特征分布，使深度网络更易于学习到稳定有效的模式。

Transformer-BiLSTM混合网络构建与信息流

Transformer-BiLSTM混合网络是整个架构的核心深度建模部分。Transformer部分负责利用自注意力机制进行全局依赖建模。具体构建时，首先通过sequenceInputLayer接收序列数据，然后使用位置编码层为每个时间步添加位置向量，使网络具有序列顺序感知能力。随后通过selfAttentionLayer或自定义多头注意力模块计算不同时间步之间的注意力权重，对序列表示进行加权求和，形成融合全局上下文的信息表示。在多层堆叠中，加入前馈全连接层和归一化层进一步提升非线性表达能力与训练稳定性。

BiLSTM部分紧接在Transformer输出之后。Transformer输出的每个时间步向量作为BiLSTM的输入，BiLSTM通过前向和后向两个方向的LSTM单元对序列进行编码。前向LSTM从序列起点向终点传播信息，后向LSTM从终点向起点传播信息，最终通过拼接或求和方式将两方向的隐状态组合在一起，形成包含全局信息和双向上下文的序列表示。这一组合使得网络不仅能利用Transformer捕获的全局注意力模式，还能通过BiLSTM的门控结构对这些信息进行再次筛选、记忆与遗忘，从而对噪声和短期波动具有更强的鲁棒性。最终，BiLSTM输出经过池化或取末端状态输入到全连接层，再通过softmax生成各类别的预测概率。整个信息流从原始特征经过聚类重构、全局注意力建模、双向时序编码，逐步提炼为高层语义表示，为多类别决策提供可靠依据。

MATLAB R2025b环境下的实现与训练流程组织

在MATLAB R2025b环境中，需要围绕dlnetwork构建整个Transformer-BiLSTM网络，并采用自定义训练循环进行优化。整体实现流程为：首先构建数据加载与预处理模块，对原始数据进行归一化、聚类、重构及训练集/验证集划分；然后依据当前鲸鱼个体的参数配置搭建对应的网络结构，包括自注意力层、位置编码层、BiLSTM层、全连接层等，并将其打包为layerGraph，最后转换为dlnetwork用于自定义训练循环。训练过程中，在每个mini-batch中将输入数据转换为dlarray格式，指定维度标签为“CBT”或“SSCB”，通过dlnetwork的forward函数获取预测结果，并根据标签计算交叉熵损失。利用dlgradient函数反向传播计算梯度，再通过adamupdate或sgdmupdate更新网络参数。为满足R2025b关于dlnetwork的约束，仅通过标准update函数更新Learnables，不使用layerVisitor等已不推荐机制。

在训练循环外层，鲸鱼优化算法逐个评估不同的超参数组合。每次评估过程包括利用当前组合构建网络、进行若干轮训练并在验证集上评估性能。由于训练全网络耗时较长，可结合早停策略，在验证集性能不再提升时提前终止当前评估过程，以加快搜索效率。在可视化方面，通过figure和axes绘制训练损失与准确率曲线，ConfusionMatrixChart单独作为界面元素呈现混淆矩阵，避免将其作为axes的子级；颜色映射使用colormap(fig, turbo)设置，以适应R2025b的规范要求。通过这种方式，整个模型架构在R2025b环境中实现完整而稳定的训练与优化流程，为WOA-Kmeans-Transformer-BiLSTM多特征分类预测提供坚实的软件实现基础。

项目模型描述及代码示例

rng(2025); % 设置随机数种子为2025，保证聚类和网络初始化过程可重复
numSamples = 1000; % 设置样本数量为1000，用于模拟多特征分类数据规模
numFeatures = 20; % 设置特征维度为20，模拟多特征输入场景
X = randn(numSamples,numFeatures); % 生成服从标准正态分布的特征矩阵，模拟原始特征数据
trueW = randn(numFeatures,numClasses); % 为每个类别生成一组随机权重，用于构造线性可分标签
[~,Yidx] = max(scores,[],2); % 选取得分最大的类别索引作为样本类别标签
Y = categorical(Yidx); % 将类别索引转换为分类变量，方便后续训练与评估
mu = mean(X,1); % 计算每个特征的均值，用于标准化中心
sigma = std(X,0,1) + 1e-6; % 计算每个特征的标准差，加上微小值避免除零
Xnorm = (X - mu) ./ sigma; % 对特征进行标准化，使每个特征均值为0方差为1
cv = cvpartition(numSamples,'HoldOut',0.2); % 构建交叉验证划分对象，将数据按8:2划分训练与验证
trainIdx = training(cv); % 获取训练集样本索引
valIdx = test(cv); % 获取验证集样本索引
XTrain = Xnorm(trainIdx,:); % 提取训练集特征矩阵，用于模型训练
YTrain = Y(trainIdx); % 提取训练集标签，用于监督学习
XVal = Xnorm(valIdx,:); % 提取验证集特征矩阵，用于超参数评估
YVal = Y(valIdx); % 提取验证集标签，用于性能验证
Kmeans特征聚类与重构示例
kFeat = 5; % 设定特征聚类的簇数为5，将20维特征划分为5个簇
[featLabels,featCenters] = kmeans(XTrainT',kFeat,'Replicates',5); % 对特征执行K均值聚类，重复5次以提高稳定性
[~,sortIdx] = sort(featLabels,'ascend'); % 根据特征簇标签对特征索引排序
XTrainClustered = XTrain(:,sortIdx); % 按排序索引重排训练集特征，使同簇特征相邻
XValClustered = XVal(:,sortIdx); % 按相同方式重排验证集特征，保证训练与验证一致
seqLength = 10; % 设置序列长度为10，将样本扩展为伪时序以演示序列建模
XTrainSeq = zeros(clusterFeatDim,seqLength,sum(trainIdx)); % 初始化训练序列张量，维度为特征×时间×样本数
for i = 1:sum(valIdx) % 遍历每个验证样本，构造对应的伪序列
    xVec = XValClustered(i,:)'; % 读取当前验证样本的特征列向量
    XValSeq(:, :, i) = repmat(xVec,1,seqLength); % 重复该向量构造固定长度序列，便于统一网络输入格式
end
Transformer编码层构建示例
inputSize = clusterFeatDim; % 将输入层特征维度设置为聚类重构后的特征数
numHeads = 4; % 设置注意力头数为4，实现多头自注意力机制
ffnDim = 128; % 设置前馈网络隐藏层维度为128，增强非线性表达能力
    sequenceInputLayer(inputSize,'Name','seq_input') % 序列输入层，接收特征×时间格式的输入
    fullyConnectedLayer(dModel,'Name','fc_embed') % 全连接层，将输入特征映射到dModel维度的嵌入空间
    ]; % 结束Transformer前置层列表定义
ffnLayer2 = fullyConnectedLayer(dModel,'Name','ffn2'); % 前馈网络第二层，将升维后的结果映射回dModel维
numHiddenUnits = 64; % 设置BiLSTM隐藏单元数为64，用于时序依赖建模
    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc_out') % 全连接输出层，将隐藏状态映射到类别数量维度
    softmaxLayer('Name','softmax') % softmax层，将输出转换为类别概率分布
    classificationLayer('Name','class_output') % 分类层，计算交叉熵损失并用于监督训练
    ]; % 结束BiLSTM与分类头层数组定义
lgraph = addLayers(lgraph,attnLayer); % 将自注意力层添加到层图中，方便后续连接
lgraph = addLayers(lgraph,ffnLayer1); % 将前馈第一层添加到层图中，用于构建前馈子网络
lgraph = addLayers(lgraph,ffnLayer2); % 将前馈第二层添加到层图中，完成前馈网络结构
lgraph = addLayers(lgraph,layersBiCls); % 将BiLSTM与分类头整体添加到层图中，构成完整流水线
lgraph = connectLayers(lgraph,'embed_norm','self_attn'); % 将嵌入归一化层的输出连接到自注意力层输入
lgraph = connectLayers(lgraph,'ffn1','ffn2'); % 将前馈第一层输出连接到前馈第二层，形成两层前馈网络
lgraph = connectLayers(lgraph,'ffn2','bilstm'); % 将前馈网络输出连接到BiLSTM层，交由双向循环结构建模
net = dlnetwork(lgraph); % 将层图转换为dlnetwork对象，用于自定义训练循环中的前向与反向传播
自定义训练循环与损失计算示例
miniBatchSize = 64; % 设置每个小批量样本数量为64，加速训练同时利用批梯度统计
numEpochs = 5; % 设置训练轮数为5，用于示例演示基本训练流程
learnRate = 1e-3; % 设置学习率为0.001，用于Adam优化算法更新网络参数
trIdx = randperm(sum(trainIdx)); % 随机打乱训练样本索引，增加每轮迭代样本顺序多样性
averageGrad = []; % 初始化梯度一阶动量为空，供Adam优化器在第一次更新时自动初始化
    for iter = 1:numIterationsPerEpoch % 内层循环遍历每个小批量迭代
        idxStart = (iter-1)*miniBatchSize + 1; % 计算当前批次起始索引
        idxEnd = min(iter*miniBatchSize,numel(trIdx)); % 计算当前批次结束索引，防止越界
        dlX = dlarray(single(XBatch),'CBT'); % 将输入批数据转换为单精度dlarray，并指定维度标签为通道×批次×时间
        [loss,gradients] = dlfeval(@modelLoss,net,dlX,YBatch); % 使用dlfeval执行损失函数计算，并返回当前网络损失和梯度
    end
end
function [loss,gradients] = modelLoss(net,dlX,YBatch) % 定义用于dlfeval调用的模型损失函数，输入网络、批数据与标签
    YBatchVec = single(YBatchVec); % 将独热编码标签转换为单精度类型，减少内存占用并与预测类型一致
    loss = crossentropy(dlY,YBatchVec,'DataFormat','CB'); % 计算预测与真实标签之间的交叉熵损失，指定数据维度为通道×批次
    gradients = dlgradient(loss,net.Learnables); % 对网络可学习参数计算损失的梯度，用于反向传播更新
end
验证集评估与混淆矩阵示例
dlYPred = predict(net,dlXVal); % 使用训练好的网络对验证集进行预测，得到类别概率输出
[~,predIdx] = max(extractdata(dlYPred),[],1); % 在概率维度上选择最大值对应的类别索引作为预测标签
YPred = categorical(predIdx); % 将预测类别索引转换为分类变量，便于与真实标签比较
fig = figure; % 新建一个图窗用于展示混淆矩阵可视化结果
cm = confusionchart(fig,YVal,YPred); % 在图窗中绘制混淆矩阵图表对象，显示预测与真实标签的对应关系
cm.RowSummary = 'row-normalized'; % 配置行汇总方式为行归一化，便于观察每个真实类别的预测比例
cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; % 配置列汇总方式为列归一化，便于观察每个预测类别由哪些真实类别组成
简单WOA外层超参数搜索结构示例
fitness = inf(numWhales,1); % 初始化适应度向量为正无穷，用于记录每只鲸鱼的性能评价
bestPos = zeros(1,dimWOA); % 初始化全局最优位置为零向量，后续用于记录性能最好的个体参数
bestFit = inf; % 初始化全局最优适应度为正无穷，表示尚未找到任何可行解
for it = 1:maxIterWOA % 外层循环遍历鲸鱼优化迭代次数
    a = 2 - 2*(it-1)/(maxIterWOA-1+eps); % 计算收缩参数a，随迭代线性下降以平衡全局与局部搜索
    for iW = 1:numWhales % 内层循环遍历每只鲸鱼个体
        lrExp = pos(iW,3); % 读取第三维作为学习率指数，通过指数映射转换为实际学习率
        lrWOA = 10^lrExp; % 将学习率指数转换为10的幂次，得到实际学习率值
        fitTmp = rand() + 0.1; % 使用随机数加偏移作为示例适应度，实际实现时此处应调用训练评估函数
            bestFit = fitTmp; % 更新全局最优适应度为当前个体适应度
            bestPos = pos(iW,:); % 更新全局最优位置为当前个体位置向量
        end
    end
        r2 = rand(); % 生成0到1之间的随机数r2，用于计算系数C
        A = 2*a*r1 - a; % 计算系数A，控制个体向最优解靠拢或远离的程度
        C = 2*r2; % 计算系数C，用于增强随机性和搜索多样性
        if p < 0.5 % 当p小于0.5时，执行包围猎物或随机搜索策略
                D = abs(C*bestPos - pos(iW,:)); % 计算当前个体与全局最优位置之间的向量距离
                pos(iW,:) = bestPos - A.*D; % 更新当前个体位置，向最优解方向移动以缩小搜索范围
                randIdx = randi(numWhales); % 随机选择一只鲸鱼作为参考个体
                Xrand = pos(randIdx,:); % 读取参考个体的位置向量，用于构造新的搜索方向
                D = abs(C*Xrand - pos(iW,:)); % 计算当前个体与参考个体之间的距离向量
                pos(iW,:) = Xrand - A.*D; % 更新位置，使个体向随机参考个体移动以增强全局搜索能力
            end
        else % 当p大于等于0.5时，执行螺旋攻击策略在最优解附近进行局部搜索
            D = abs(bestPos - pos(iW,:)); % 计算当前个体位置与全局最优位置之间的距离向量
            b = 1; % 设置螺旋形状参数b为1，用于控制螺旋线的紧密程度
            pos(iW,:) = D.*exp(b*l).*cos(2*pi*l) + bestPos; % 根据WOA螺旋更新公式更新当前个体位置
        end
end

rng(2025); % 设置随机数种子为2025，保证聚类和网络初始化过程可重复

numSamples = 1000; % 设置样本数量为1000，用于模拟多特征分类数据规模

numFeatures = 20; % 设置特征维度为20，模拟多特征输入场景

X = randn(numSamples,numFeatures); % 生成服从标准正态分布的特征矩阵，模拟原始特征数据

trueW = randn(numFeatures,numClasses); % 为每个类别生成一组随机权重，用于构造线性可分标签

[~,Yidx] = max(scores,[],2); % 选取得分最大的类别索引作为样本类别标签

Y = categorical(Yidx); % 将类别索引转换为分类变量，方便后续训练与评估

mu = mean(X,1); % 计算每个特征的均值，用于标准化中心

sigma = std(X,0,1) + 1e-6; % 计算每个特征的标准差，加上微小值避免除零

Xnorm = (X - mu) ./ sigma; % 对特征进行标准化，使每个特征均值为0方差为1

cv = cvpartition(numSamples,'HoldOut',0.2); % 构建交叉验证划分对象，将数据按8:2划分训练与验证

trainIdx = training(cv); % 获取训练集样本索引

valIdx = test(cv); % 获取验证集样本索引

XTrain = Xnorm(trainIdx,:); % 提取训练集特征矩阵，用于模型训练

YTrain = Y(trainIdx); % 提取训练集标签，用于监督学习

XVal = Xnorm(valIdx,:); % 提取验证集特征矩阵，用于超参数评估

YVal = Y(valIdx); % 提取验证集标签，用于性能验证

Kmeans特征聚类与重构示例

kFeat = 5; % 设定特征聚类的簇数为5，将20维特征划分为5个簇

[featLabels,featCenters] = kmeans(XTrainT',kFeat,'Replicates',5); % 对特征执行K均值聚类，重复5次以提高稳定性

[~,sortIdx] = sort(featLabels,'ascend'); % 根据特征簇标签对特征索引排序

XTrainClustered = XTrain(:,sortIdx); % 按排序索引重排训练集特征，使同簇特征相邻

XValClustered = XVal(:,sortIdx); % 按相同方式重排验证集特征，保证训练与验证一致

seqLength = 10; % 设置序列长度为10，将样本扩展为伪时序以演示序列建模

XTrainSeq = zeros(clusterFeatDim,seqLength,sum(trainIdx)); % 初始化训练序列张量，维度为特征×时间×样本数

for i = 1:sum(valIdx) % 遍历每个验证样本，构造对应的伪序列

    xVec = XValClustered(i,:)'; % 读取当前验证样本的特征列向量

    XValSeq(:, :, i) = repmat(xVec,1,seqLength); % 重复该向量构造固定长度序列，便于统一网络输入格式

end

Transformer编码层构建示例

inputSize = clusterFeatDim; % 将输入层特征维度设置为聚类重构后的特征数

numHeads = 4; % 设置注意力头数为4，实现多头自注意力机制

ffnDim = 128; % 设置前馈网络隐藏层维度为128，增强非线性表达能力

    sequenceInputLayer(inputSize,'Name','seq_input') % 序列输入层，接收特征×时间格式的输入

    fullyConnectedLayer(dModel,'Name','fc_embed') % 全连接层，将输入特征映射到dModel维度的嵌入空间

    ]; % 结束Transformer前置层列表定义

ffnLayer2 = fullyConnectedLayer(dModel,'Name','ffn2'); % 前馈网络第二层，将升维后的结果映射回dModel维

numHiddenUnits = 64; % 设置BiLSTM隐藏单元数为64，用于时序依赖建模

    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc_out') % 全连接输出层，将隐藏状态映射到类别数量维度

    softmaxLayer('Name','softmax') % softmax层，将输出转换为类别概率分布

    classificationLayer('Name','class_output') % 分类层，计算交叉熵损失并用于监督训练

    ]; % 结束BiLSTM与分类头层数组定义

lgraph = addLayers(lgraph,attnLayer); % 将自注意力层添加到层图中，方便后续连接

lgraph = addLayers(lgraph,ffnLayer1); % 将前馈第一层添加到层图中，用于构建前馈子网络

lgraph = addLayers(lgraph,ffnLayer2); % 将前馈第二层添加到层图中，完成前馈网络结构

lgraph = addLayers(lgraph,layersBiCls); % 将BiLSTM与分类头整体添加到层图中，构成完整流水线

lgraph = connectLayers(lgraph,'embed_norm','self_attn'); % 将嵌入归一化层的输出连接到自注意力层输入

lgraph = connectLayers(lgraph,'ffn1','ffn2'); % 将前馈第一层输出连接到前馈第二层，形成两层前馈网络

lgraph = connectLayers(lgraph,'ffn2','bilstm'); % 将前馈网络输出连接到BiLSTM层，交由双向循环结构建模

net = dlnetwork(lgraph); % 将层图转换为dlnetwork对象，用于自定义训练循环中的前向与反向传播

自定义训练循环与损失计算示例

miniBatchSize = 64; % 设置每个小批量样本数量为64，加速训练同时利用批梯度统计

numEpochs = 5; % 设置训练轮数为5，用于示例演示基本训练流程

learnRate = 1e-3; % 设置学习率为0.001，用于Adam优化算法更新网络参数

trIdx = randperm(sum(trainIdx)); % 随机打乱训练样本索引，增加每轮迭代样本顺序多样性

averageGrad = []; % 初始化梯度一阶动量为空，供Adam优化器在第一次更新时自动初始化

    for iter = 1:numIterationsPerEpoch % 内层循环遍历每个小批量迭代

        idxStart = (iter-1)*miniBatchSize + 1; % 计算当前批次起始索引

        idxEnd = min(iter*miniBatchSize,numel(trIdx)); % 计算当前批次结束索引，防止越界

        dlX = dlarray(single(XBatch),'CBT'); % 将输入批数据转换为单精度dlarray，并指定维度标签为通道×批次×时间

        [loss,gradients] = dlfeval(@modelLoss,net,dlX,YBatch); % 使用dlfeval执行损失函数计算，并返回当前网络损失和梯度

    end

end

function [loss,gradients] = modelLoss(net,dlX,YBatch) % 定义用于dlfeval调用的模型损失函数，输入网络、批数据与标签

    YBatchVec = single(YBatchVec); % 将独热编码标签转换为单精度类型，减少内存占用并与预测类型一致

    loss = crossentropy(dlY,YBatchVec,'DataFormat','CB'); % 计算预测与真实标签之间的交叉熵损失，指定数据维度为通道×批次

    gradients = dlgradient(loss,net.Learnables); % 对网络可学习参数计算损失的梯度，用于反向传播更新

end

验证集评估与混淆矩阵示例

dlYPred = predict(net,dlXVal); % 使用训练好的网络对验证集进行预测，得到类别概率输出

[~,predIdx] = max(extractdata(dlYPred),[],1); % 在概率维度上选择最大值对应的类别索引作为预测标签

YPred = categorical(predIdx); % 将预测类别索引转换为分类变量，便于与真实标签比较

fig = figure; % 新建一个图窗用于展示混淆矩阵可视化结果

cm = confusionchart(fig,YVal,YPred); % 在图窗中绘制混淆矩阵图表对象，显示预测与真实标签的对应关系

cm.RowSummary = 'row-normalized'; % 配置行汇总方式为行归一化，便于观察每个真实类别的预测比例

cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; % 配置列汇总方式为列归一化，便于观察每个预测类别由哪些真实类别组成

简单WOA外层超参数搜索结构示例

fitness = inf(numWhales,1); % 初始化适应度向量为正无穷，用于记录每只鲸鱼的性能评价

bestPos = zeros(1,dimWOA); % 初始化全局最优位置为零向量，后续用于记录性能最好的个体参数

bestFit = inf; % 初始化全局最优适应度为正无穷，表示尚未找到任何可行解

for it = 1:maxIterWOA % 外层循环遍历鲸鱼优化迭代次数

    a = 2 - 2*(it-1)/(maxIterWOA-1+eps); % 计算收缩参数a，随迭代线性下降以平衡全局与局部搜索

    for iW = 1:numWhales % 内层循环遍历每只鲸鱼个体

        lrExp = pos(iW,3); % 读取第三维作为学习率指数，通过指数映射转换为实际学习率

        lrWOA = 10^lrExp; % 将学习率指数转换为10的幂次，得到实际学习率值

        fitTmp = rand() + 0.1; % 使用随机数加偏移作为示例适应度，实际实现时此处应调用训练评估函数

            bestFit = fitTmp; % 更新全局最优适应度为当前个体适应度

            bestPos = pos(iW,:); % 更新全局最优位置为当前个体位置向量

        end

    end

        r2 = rand(); % 生成0到1之间的随机数r2，用于计算系数C

        A = 2*a*r1 - a; % 计算系数A，控制个体向最优解靠拢或远离的程度

        C = 2*r2; % 计算系数C，用于增强随机性和搜索多样性

        if p < 0.5 % 当p小于0.5时，执行包围猎物或随机搜索策略

                D = abs(C*bestPos - pos(iW,:)); % 计算当前个体与全局最优位置之间的向量距离

                pos(iW,:) = bestPos - A.*D; % 更新当前个体位置，向最优解方向移动以缩小搜索范围

                randIdx = randi(numWhales); % 随机选择一只鲸鱼作为参考个体

                Xrand = pos(randIdx,:); % 读取参考个体的位置向量，用于构造新的搜索方向

                D = abs(C*Xrand - pos(iW,:)); % 计算当前个体与参考个体之间的距离向量

                pos(iW,:) = Xrand - A.*D; % 更新位置，使个体向随机参考个体移动以增强全局搜索能力

            end

        else % 当p大于等于0.5时，执行螺旋攻击策略在最优解附近进行局部搜索

            D = abs(bestPos - pos(iW,:)); % 计算当前个体位置与全局最优位置之间的距离向量

            b = 1; % 设置螺旋形状参数b为1，用于控制螺旋线的紧密程度

            pos(iW,:) = D.*exp(b*l).*cos(2*pi*l) + bestPos; % 根据WOA螺旋更新公式更新当前个体位置

        end

end

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http://人工智能MATLAB实现基于WOA-Kmeans-Transformer-BiLSTM鲸鱼优化算法（WOA）结合K均值聚类（Kmeans）和Transformer-BiLSTM组合模型进行多特征分_优化算法kmeans聚类资源-CSDN下载  https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90439315

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