图像识别的卷积神经网络你肯定不陌生，但加上人工蜂群算法（ABC）来调参优化，效果还真挺惊喜的。这份资源直接把这套组合搬到MATLAB里，打包成完整项目，连代码和教程文档都配好了，省了不少折腾时间。

优化 CNN 模型最头疼的是参数调优，是权重和偏置的设置。这个项目就用 ABC 算法模拟蜜蜂觅食的思路，在大范围里找更优的解，理论上能提升分类精度，还能减少过拟合，训练速度也能快不少。

MATLAB虽然写深度学习项目没 Python 方便，但它图像和仿真模拟方面确实蛮强的，尤其是对初学者或者做研究的同学来说，直观、上手快、调试也舒服。

你打开压缩包，会看到一个名叫【图像识别】基于人工蜂群算法优化卷积神经网络 CNN 实现图像分类附 matlab 代码.pdf的文档，应该是详细的教程+报告，包括算法原理、实验、结果图表，跟着文档一步步跑起来挺顺的。

适合谁？如果你是做图像分类、搞优化算法、用 MATLAB 做科研或者毕设，这项目能帮上忙。代码逻辑清晰，改起来也方便。不懂 ABC 算法？看完文档你就明白咋回事了。

如果你对相关的神经网络优化感兴趣，下面几个链接也可以一起看看，像人工蜂群优化 BP 神经网络和人工蜂群优化 SVM 数据分类，都是差不多路子的应用。

如果你在找一个结合优化算法和深度学习的入门项目，又能快速在 MATLAB 上跑出结果，那这套资源还蛮值得试试的。