随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为解决复杂问题的热门方法之一。深度置信网络（DBN）作为深度学习中应用比较广泛的一种算法，被广泛应用于分类和回归预测等问题中。然而，DBN的训练过程通常需要大量的时间和计算资源，因此如何提高DBN的训练效率成为一个重要的研究方向。

近年来，灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）作为一种新兴的优化算法，受到了广泛的关注。GWO模拟了灰狼群体的捕食行为，通过模拟狼群的协作和竞争来优化问题的解。

为此，本文将灰狼算法 (GWO)与深度置信网络 (DBN) 相结合，采用GWO-DBN 结合智能算法与深度学习模型进行多输入多输出分类识别（故障诊断）。

实现结果展示