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雷达卡
Matlab
实现GWO-CNN-SVM
灰狼算法优化卷积支持向量机分类预测的详细项目实例
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随着信息时代的到来，数据的规模和复杂性呈指数级增长，尤其在图像识别、自然语言处理等领域。如何从海量的非结构化数据中提取出有价值的信息，成为了现代科技发展的关键之一。卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的重要技术，因其优秀的特征提取能力，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。然而，传统的CNN训练过程通常依赖于大量的标注数据和强大的计算资源，这使得其在某些特定领域中的应用面临很大的挑战。
为了提高CNN的训练效率和预测准确性，支持向量机（SVM）作为一种有效的分类模型，被广泛地与CNN结合，形成了CNN-SVM模型。SVM通过构造超平面进行分类，尤其在处理小样本、高维数据时表现出色。然而，SVM的性能和效果高度依赖于核函数的选择和参数调优，传统的手动调参方法常常存在效率低下和结果不稳定的问题。
为了解决这一问题，近年来，灰狼优化算法（GWO）作为一种新兴的群体智能算法，凭借其全局搜索 ...
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