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。
适合人群：具备中级以上编程技能的研究人员或者工程师，特别是那些关注于数据挖掘、深度学习、医学影像、自然语言处理等领域内的专业工作者。
使用场景及目标：此资源主要用于解决制造业、医疗保健、金融服务等行业内复杂的多模态数据分析任务。比如智能工厂里的机械故障侦测或是临床医学里疾病的筛查等工作流环节，借助这套强大的工具，企业可以在不影响业务连续性的前提下完成精准决策，助力业务转型。
