通过精心绘制 SSA 寻优过程的收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，以直观的方式呈现了模型的预测效果，让用户能够迅速且清晰地理解算法以及模型的性能表现，为进一步的评估和优化提供了有力支持。对数据进行了全面的标准化处理，其中包括 Zscore 标准化方法，并且严格按照比例将数据划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作有效保障了模型训练的准确性与可靠性，为后续的分析

采用CEC2017一键输出 平均值，标准差，秩和检验，收敛图，箱线图等，集合度非常高，用法简单，注释清晰，一键搞定所有论文需要实验，可以自由替换数据集和算法。先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值，可以的话，就可以进行兑换。博主的matlab代码。

该模型引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）技术，有效提升了训练过程的稳定性，同时提高了生成样本的质量。WGAN 的提出，主要是为了解决原始生成对抗网络（GAN）在训练时不稳定以及出现模式崩溃等问题。由于数据量不大，也可以承接调试工作。在数据扩充方面，当面临数据量不足的状况时，可利用 WGAN 梯度惩罚方法合成新的数据样本，用于模型训练。先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值

（可见光+红外，双模态数据集，已配准已对齐已清洗，已处理为txt格式，YOLO可直接训练）先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值，可以的话，就可以进行兑换。利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码。算法设计、毕业设计、期刊专利！LLVIP、KAIST、M3FD数据集。电子产品，一经出售，概不退换。