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雷达卡
MATLAB
实现基于
POA-CNN-SVM
鹈鹕算法（
POA）优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习技术的快速发展，卷积神经网络（
CNN）已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成效。然而，单纯依赖卷积神经网络进行特征提取和分类预测，往往存在训练数据不足、计算资源消耗较大以及模型泛化能力差等问题。为了进一步提高预测准确率并优化计算效率，学术界和工业界纷纷探索新的算法框架，其中
POA（Pelican Optimizer Algorithm
）算法的引入为卷积神经网络的优化提供了新的思路。
POA算法是一种基于群体智能优化思想的全局优化方法，通过模拟鹈鹕鸟觅食过程来进行全局搜索，具有较强的全局探索能力和局部开发能力，可以有效避免陷入局部最优解，并提高搜索效率。
结合POA算法与卷积神经网络（
CNN）优化技术，可以在多特征分类任务中充分发挥各自的优势。
SVM（支持向量机）作为一种经典的分类算法，具有较强的泛化能力，能 ...
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