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CNN和SVM、SVM和CNN、SVM特征提取方法以及SVM分类均采用Python。

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简介：
利用卷积神经网络（CNN），我们能够有效地提取图像中的关键特征。这些提取出的特征随后被输入到支持向量机（SVM）分类器中，用于进行训练以及后续的分类任务。

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  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM特征提取及Python SVM分类
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    本文探讨了CNN-SVM与SVM-CNN两种模型在特征提取中的应用，并利用Python实现SVM分类器，结合深度学习和机器学习技术以提高分类准确率。 卷积神经网络（CNN）用于提取特征，并使用SVM分类器进行训练和分类。
     
  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM特征提取及Python_SVM分类.zip
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    本资源包含基于CNN-SVM和SVM-CNN的方法进行图像特征提取与分类的代码和数据，采用Python实现，适用于机器学习与计算机视觉领域的研究。 CNN-SVM_SVMCNN_SVM特征提取_SVM_python_SVM分类.zip
     
  • CNN-SVM-master.rar
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    这是一个包含源代码和相关文件的压缩包，主要用于实现基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的机器学习模型，适用于特征提取与分类任务。 使用CNN提取特征并将其输入到SVM分类器中进行分类，并对比不同特征提取方法在用SVM分类的效果与直接利用CNN所提取的特征效果之间的差异。
     
  • 基于CNN和SVM的Python程序
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    本简介介绍了一个利用卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的机器学习项目。该项目使用Python编程语言实现，并在图像分类任务中展现了优越性能，适合研究者或开发者参考应用。 CNN与SVM结合的Python程序。
     
  • CNN-SVM.rar_CNN与SVM图片处理_SVM和CNN_SVM分类_CNN-SVM卷积网络_cnnsvm
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    本项目探讨了CNN与SVM在图像处理中的应用，尤其关注两者结合的方式以及各自用于分类任务的表现。包括源代码及实验数据，旨在深入理解这两种模型的协同效应。 使用卷积神经网络来提取图片的特征值，并利用SVM进行分类。
     
  • AutoBlur-CNN-Features: 使用不同ConvNet的CNN深度特征提取脚本及其在带SVM分类器中的应用...
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    本文介绍了一种使用多种卷积神经网络(CNN)提取图像深度特征的方法，并探讨了这些特征与支持向量机(SVM)分类器结合的应用效果。 AutoBlur_CNN_Features 是一个脚本，用于从具有不同ConvNet的CNN模型中提取深度特征，并将这些特征应用于带有线性核的SVM分类器进行图像分类任务。该脚本涉及以下小型数据集：足球、飞鸟、17flowers、ImageNet-6Weapons 和 ImageNet-7节肢动物。 使用VGG16或MobileNet提取的功能进入SVM分类器中，以便比较完整图像与应用AutoBlur方法过滤后的结果差异。 随代码一起提供了 Soccer 数据集的原始图像和经过 AutoBlur 过滤技术处理并裁剪后的边界框图像（即SoccerAutoBlurBB），方便进行测试。
     
  • 基于CNN-SVM的MATLAB分类程序
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    本简介介绍了一个利用卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的方法，在MATLAB平台上开发的图像分类程序。该程序有效提升了图像识别和分类准确率，适用于多种应用场景。 在MATLAB环境中使用CNN-SVM分类程序进行手写字体识别可以达到100%的准确率。这个过程以改进VGG网络为例，提取某一特定层的特征，并通过SVM完成最终分类。 为什么选择用CNN来提取特征呢？主要有以下几点原因： 1. 由于卷积和池化操作的特点，图像中的平移变化不会影响最后生成的特征向量。这意味着所抽取到的特征不容易过度拟合数据集，同时因为这种特性（即对位置变换不敏感），手写字体在进行小范围移动时也不会改变其识别结果。 2. CNN能够从原始输入中自动学习更加高级和抽象的数据表示方式，相比手动选取投影、方向或重心等简单特征而言更为科学。这使得模型不需要过多依赖于人为设计的特征提取步骤，在提高分类准确率方面具有更大的潜力。 3. 通过调整卷积核大小以及池化层参数，可以灵活地控制整个网络的学习能力。当出现过拟合现象时可以通过减少全连接层中的节点数量来降低复杂度；而在模型欠拟合的情况下，则增加更多的卷积操作或增大特征图的尺寸以提升表达力。 具体实现步骤如下： - 准备并预处理训练数据集 - 构建一个基于VGG架构修改后的CNN网络 - 使用准备好的样本进行网络训练，并保存经过优化调整后的模型文件（特别是全连接层部分） - 从该模型中提取出用于分类的特征向量，将其作为输入送入SVM算法中重新训练 - 在实际应用阶段使用同样的方法获取待测数据对应的特征值后采用支持向量机进行预测判断
     
  • 基于SVM的文本分类中新特征提取方法的研究
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    本研究探讨了在支持向量机(SVM)框架下进行文本分类时新特征提取方法的应用与效果，旨在提高分类准确度和效率。 本段落介绍了一种关于文本特征提取的新方法，在信息增益和积比率的基础上进行了改进和完善。
     
  • 蜂群SVM（ABC-SVM）、遗传算法SVM（GA-SVM）及粒子群SVM（PSO-SVM）.rar
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    本资源包含三种基于支持向量机(SVM)的优化方法：蜂群SVM(ABC-SVM)，遗传算法SVM(GA-SVM)和粒子群SVM(PSO-SVM)，适用于机器学习领域的研究与应用。 支持向量机（SVM）是一种广泛应用的监督学习算法，在分类和回归问题上表现出色。通过构造一个最大边距超平面来区分不同类别的样本是其核心机制，以实现最佳分类效果。然而，在处理复杂数据分布或高维特征空间时，传统的SVM可能面临优化挑战。 为了解决这些问题并提升性能，人们引入了多种全局优化算法，如蜂群算法、遗传算法和粒子群优化（PSO）算法来调整和支持向量机的参数设置。其中： - 蜂群支持向量机(ABC-SVM)利用人工蜂群算法寻找最优解，通过模拟蜜蜂搜索蜜源的行为，在SVM中调节惩罚因子C与核函数参数γ。 - 遗传算法SVM(GA-SVM)采用遗传算法的全局优化能力来改进SVM性能。该方法模仿生物进化过程中的选择、交叉和变异操作以生成新的解决方案，进而寻找最优解。 - 粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)则通过粒子群优化模拟鸟类觅食行为，在搜索空间中定位最佳参数组合从而提高分类准确度。 这些改进方法通常会在标准数据集上进行测试和验证效果。例如UCMerced图像数据集就是一个广泛应用于土地覆盖分类的样本集合，用于评估模型性能。 除了上述算法外，词袋模型（BoW）也常被用来提取图像特征并将其转换为向量形式以供机器学习任务使用。 这些源码提供了结合全局优化技术与SVM的应用实例和实现方法，有助于解决复杂场景下的参数调优问题，并进一步提升分类性能。对于从事机器学习及人工智能研究的人员而言，此类工具和技术具有重要的参考价值，在实际项目中能够更好地支持向量机应用。
     
  • 基于HOG特征和SVM算法的图像分类.docx
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    本文探讨了利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取技术结合支持向量机（SVM）算法进行图像分类的方法，并分析其在不同数据集上的性能表现。 人工智能导论课作业要求使用分类方法处理给定图像，并选出与该图像匹配的类别作为输出结果。支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，用于解决二元分类问题。作为一种结构风险最小化模型，SVM在样本数量较少时能有效避免过拟合现象，从而提高模型泛化能力，在处理小样本、非线性及高维模式识别等问题上具有独特优势。 本次实验采用了一个专门针对路面裂缝检测的crack数据集进行研究。为了提升实验效果，首先提取图像中的HOG特征，并利用SVM对这些特征进行分类训练，以判断图片中是否存在裂缝现象。本段落设计了一套完整的基于HOG+SVM的识别算法，并使用上述提出的crack数据集进行了测试验证。