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雷达卡
MATLAB
实现CNN-LSSVM
卷积神经网络结合最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测的详细项目实例
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卷积神经网络（
CNN）作为一种广泛应用于图像处理、语音识别等领域的深度学习模型，近年来在许多实际应用中取得了显著的成功。
CNN能够自动从数据中提取特征，并通过多层非线性变换进行复杂模式的学习，因此在图像识别、目标检测等任务中表现优异。然而，尽管
CNN在很多任务中表现出色，但对于某些回归问题，尤其是在需要高精度预测时，
CNN的传统结构并不能充分应对复杂的非线性关系和大规模数据的挑战。为了弥补这一不足，将最小二乘支持向量机（
LSSVM
）与CNN相结合，成为一种有效的改进方案。
LSSVM
是支持向量机（
SVM）的一种扩展，具有较高的计算效率和更为简洁的优化过程。
LSSVM
通过最小化误差平方和而非传统
SVM中的最大间隔，使得其更适合回归问题。在回归任务中，
LSSVM
能够有效地减少过拟合问题，并提高模型的泛化能力。通过结合
CNN和LSSVM
的优势 ...
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