本文采用四向量优化算法( FVIM，2024年新算法)优化深度置信网络DBN的超参数，形成FVIM-DBN故障诊断模型，以进一步提升其在数据分类任务中的性能。
深度置信网络(DBN)是经典强大的深度神经网络，是一种具有多个隐藏层的前馈深度神经网络。它由若干堆叠的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)组成。DBN的预训练阶段使用无监督学习算法，如对比散度算法(Contrastive Divergence)，对每个RBM进行训练，以逐层地构建网络。在预训练完成后，可以使用监督学习算法，如反向传播算法(Backpropagation)，对整个网络进行反向微调。深度置信网络DBN是一种强大的机器学习模型，常用于数据分类和回归预测任务。为了进一步提高DBN的性能，可以利用智能优化算法进行超参数调优。
四向量优化算法(Four Vector Intelligent Metaheuristic, FVIM)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于四种向量的数学建模，算法简单高效，只有四个公式，原理清晰，通俗易懂，是一种全局搜索能力强、收敛速度快的优化算法！该成果由Hussam N. Fakhouri于2024年4月发表在SCI期刊《COMPUTING》上！
运行效果和数据样式展示：
本文采用Matlab编写了FVIM-DBN故障诊断模型代码，代码注释详细，编写逻辑清晰易懂，可一键运行，数据集采用excel数据形式，方便替换数据集。适合新手学习和SCI建模使用。
评价指标全面包括精确度、召回率、精确率、F1分数)进行对比分析，出图包括SCI风格混淆矩阵、故障诊断分类对比图、适应度迭代曲线等进行可视化分析，使用起来简单方便，直接替换成自己的数据即可生成美观图形用于写作。
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