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雷达卡
Matlab
实现SSA-CNN-SVM
麻雀搜索算法（SSA）优化卷积支持向量机分类预测的详细项目实例
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卷积神经网络（
CNN）与支持向量机（
SVM）是两种在深度学习和机器学习领域广泛应用的技术。卷积神经网络以其卓越的图像识别能力和自动特征提取的特点成为了计算机视觉领域的主力算法，而支持向量机则通过高维空间中的超平面分类能力在小样本学习和高维数据中表现出色。结合这两种技术，卷积支持向量机（
CNN-SVM
）成为了一个强大的工具，用于处理复杂的分类问题。然而，如何优化
CNN-SVM
模型的参数，特别是在处理复杂数据集时，依然是一个亟待解决的问题。
麻雀搜索算法（
SSA）作为一种新兴的群体智能优化算法，通过模拟麻雀群体觅食与避敌的行为，具有较强的全局搜索能力。
SSA通过麻雀个体之间的相互作用，能够有效地寻找最优解。结合麻雀搜索算法优化卷积神经网络和支持向量机的参数，不仅能提高分类模型的性能，还能提升其泛化能力，特别是在处理高维度、大规模数据集时，能够取得更好的结果 ...
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