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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-SVM
卷积神经网络（
CNN）结合支持向量机（
SVM）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
基于卷积神经网络（
CNN）结合支持向量机（
SVM）的多输入单输出回归预测模型，在当前智能数据分析领域具有重要地位。随着大数据技术和深度学习的发展，传统回归模型在处理复杂多维输入数据时面临性能瓶颈。
CNN作为一种强大的特征提取器，擅长从多输入的高维数据中自动学习深层次的空间和时间特征，尤其适合处理图像、时序和结构化数据。通过结合
SVM强大的分类与回归能力，可以进一步提升模型的泛化性能和预测精度。该模型广泛应用于工业控制、金融风险评估、环境监测和医学诊断等领域。多输入单输出结构能够同时融合多种异构数据源的信息，提高预测的准确性和稳健性，满足实际复杂系统的需求。当前研究多集中于单输入单输出模型，缺乏多输入融合的深度回归方法。通过
CNN自动提取高质量特征，再以
SVM完成非线性回归任务，不仅提高了模型对数据特征的挖掘能力，还提升了模型的抗噪性和泛化能力。此外，
MATLAB
作为工程和科研中广泛使用的工具，集成了丰富的神经网络和机器学习库，具 ...
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