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基于卷积神经网络(CNN)-支持向量机(SVM)的分类预测算法的代码

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简介：
本代码实现了一种结合卷积神经网络与支持向量机的混合模型，用于高效准确地进行数据分类和预测任务。 CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。卷积神经网络特别适用于处理图像数据，其架构包括卷积层、池化层和全连接层。其中，卷积层通过执行卷积操作来提取图像特征；而池化层则用于减小特征图的尺寸，以减少计算复杂度。最后，全连接层将这些特征映射为不同类别的概率值。 支持向量机是一种监督学习模型，主要用于二分类任务。它的工作原理是将训练样本映射到一个高维空间，并在此空间中寻找能够最好地区分两类样本的超平面。 在CNN-SVM方法中，卷积神经网络的最后一层全连接层输出直接作为支持向量机的输入进行分类处理。这种方法的优势在于：首先，CNN可以自动学习图像特征表示，无需手工设计特征提取步骤；其次，在面对局部变化或噪声等挑战时具有较高的鲁棒性；最后，通过结合两者的能力（即CNN强大的特征学习能力和SVM优秀的分类性能），该方法能够提高模型的泛化能力。此外，支持向量机在处理此类问题时还具备较好的可解释性。

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  • 基于卷积神经网络(CNN)-支持向量机(SVM)的分类预测算法的代码
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    本代码实现了一种结合卷积神经网络与支持向量机的混合模型，用于高效准确地进行数据分类和预测任务。 CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。卷积神经网络特别适用于处理图像数据，其架构包括卷积层、池化层和全连接层。其中，卷积层通过执行卷积操作来提取图像特征；而池化层则用于减小特征图的尺寸，以减少计算复杂度。最后，全连接层将这些特征映射为不同类别的概率值。 支持向量机是一种监督学习模型，主要用于二分类任务。它的工作原理是将训练样本映射到一个高维空间，并在此空间中寻找能够最好地区分两类样本的超平面。 在CNN-SVM方法中，卷积神经网络的最后一层全连接层输出直接作为支持向量机的输入进行分类处理。这种方法的优势在于：首先，CNN可以自动学习图像特征表示，无需手工设计特征提取步骤；其次，在面对局部变化或噪声等挑战时具有较高的鲁棒性；最后，通过结合两者的能力（即CNN强大的特征学习能力和SVM优秀的分类性能），该方法能够提高模型的泛化能力。此外，支持向量机在处理此类问题时还具备较好的可解释性。
     
  • 基于MATLAB的RIME-CNN-SVM算法优化卷积神经网络和支持向量机的多变量回归预测
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    本研究提出了一种结合CNN与SVM的新型RIME-CNN-SVM算法，利用MATLAB进行实现，旨在提升多变量回归预测精度。通过优化卷积神经网络和支持向量机，该方法在多个数据集上展现了卓越性能。 本项目提供了一种基于RIME-CNN-SVM霜冰优化算法的多变量回归预测模型，并且可以直接在Matlab 2021及以上版本中运行。该模型采用包括 R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和 MAPE（平均相对百分比误差）在内的评价指标，代码质量高，易于学习并可灵活替换数据。 新算法RIME优化了卷积神经网络(CNN)的参数设置，具体包括批处理大小、学习率以及正则化系数的选择。这有助于避免人为设定参数时可能出现的盲目性，并进一步提升了预测精度。 项目中包含一个主程序文件main.m和多个辅助函数文件，无需单独运行这些函数。数据集以Excel格式存储在data目录下，适用于多输入单输出的数据回归预测场景（即7个特征对应1个目标变量）。代码注释详尽清晰，非常适合初学者使用。 直接替换data中的Excel数据即可进行新的预测任务，并且整个项目具有很高的灵活性和扩展性。
     
  • 基于Matlab的POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络和支持向量机的多变量回归预测
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    本研究提出了一种结合Matlab环境下的POA-鹈鹕算法优化卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)，用于提高多变量回归预测的准确性。 1. 提供基于POA-CNN-SVM的鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测模型，可以直接在Matlab中运行；2. 评价指标包括：R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量高，方便学习及替换数据。要求使用MATLAB版本为2021及以上；3. 鹈鹕算法POA优化的参数是CNN的批处理大小、学习率以及正则化系数，能够避免人工选取参数时可能出现的选择盲目性，并有效提高预测精度；4. main.m为主程序文件，其余为函数文件无需运行。数据集包含输入7个特征值和输出1个变量的数据回归预测内容，可以直接替换Excel中的数据使用！注释清晰易懂，适合编程新手学习；5. 代码特点包括参数化编程、方便更改的可调参数设置以及明确简洁的编码思路及详细注释；6. 此项目适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业大学生课程设计、期末大作业或毕业设计。7. 作者为某大型企业资深算法工程师，拥有8年使用MATLAB与Python进行智能优化算法、神经网络预测以及信号处理等多种领域仿真实验的经验。
     
  • 基于CNN的十类分类卷积神经网络
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    本研究提出了一种基于CNN（卷积神经网络）的模型，专注于十个不同类别数据集的高效分类问题。通过精心设计的网络架构和训练策略优化了分类性能。 卷积神经网络可以用于解决10分类问题。这涉及到数据预处理、贴标签以及使用TensorFlow构建CNN结构。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络图像分类
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，通过实验分析优化模型结构与参数，展示了其在图像识别任务中的高效性。 卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类任务。
     
  • 基于Matlab的SSA-CNN-SVM：利用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机的多输入单输出回归预测模型
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)优化的SSA-CNN-SVM模型，用于改进多输入单输出(MISO)回归预测任务。通过优化卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)，该模型在Matlab环境下展现出优越的预测性能和稳定性。 Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测： 1. 实现了SSA-CNN-SVM，使用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机进行多变量回归预测。代码可以直接在2021版本及以上的Matlab中运行。 2. 评价指标包括：R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差），确保了高代码质量，方便学习和替换数据。 3. 麻雀算法SSA优化的参数为卷积神经网络的批处理大小、学习率及正则化系数。这有助于避免人工选取参数时可能出现的盲目性，并有效提高预测精度。 4. 主程序是main.m文件，其他部分为函数文件，无需运行；数据存储在data目录下，格式为多输入单输出的数据回归预测（7个特征输入和1个变量输出）。可以直接替换Excel中的数据使用。代码注释非常清晰，适合新手学习。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机(SVM)数据分类与预测 SVM分类
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    本研究利用MATLAB开发支持向量机（SVM）模型进行高效的数据分类和预测。通过优化算法选择，实现对复杂数据集的准确分析与应用。 1. 本项目使用Matlab实现支持向量机的数据分类预测功能，并提供完整源码及数据。 2. 实现的是多变量输入、单变量输出（类别）的分类模型。 3. 在评估模型效果时，采用了准确率和混淆矩阵作为评价指标。 4. 包含拟合效果图以及详细的混淆矩阵展示结果。 所需条件： - 使用Excel格式的数据 - 需要Matlab 2018B或更高版本的支持环境 此外，请注意本项目采用Libsvm工具箱进行支持向量机的实现，该工具箱无需安装即可直接运行，并且仅适用于Windows 64位系统。
     
  • 基于卷积神经网络和支持向量机的表情识别方法.pdf
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    本文提出了一种结合卷积神经网络和支撑向量机的情感识别方法，有效提高了表情识别准确率。探讨了模型在不同数据集上的性能表现。 本段落提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的表情识别方法。该方法旨在解决现有技术中存在的识别准确率低和手工设计特征无法全面描述面部表情的问题。具体而言，采用CNN来提取面部表情的特征信息，并将这些特征传递给SVM进行分类与识别。实验结果显示，在FER2013和CK+数据集上的测试中，此方法的表现优于其他现有技术。
     
  • 基于CNN的图像分类卷积神经网络.zip
    优质
    本项目为基于卷积神经网络（CNN）的图像分类应用，利用深度学习技术自动识别和归类图片内容。项目资源包含模型训练代码及预处理脚本等文件。 卷积神经网络（CNN）常用于图像分类任务。
     
  • 基于CNN的图像分类卷积神经网络.zip
    优质
    本项目为一个基于卷积神经网络（CNN）实现的图像分类应用。通过使用深度学习技术对图像数据进行特征提取与分类，旨在提升图像识别准确率。 卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类。