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雷达卡
Matlab
实现SMA-CNN-SVM
黏菌算法（
SMA）优化卷积支持向量机分类预测的详细项目实例
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近年来，随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，机器学习方法在各个领域的应用得到了显著提升，尤其在模式识别、分类问题、图像处理等方面。卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，已广泛应用于图像识别和分类问题。支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习算法，因其在小样本学习、高维空间处理中的优势，仍然是许多实际应用中的首选方法。传统的CNN和SVM算法各自拥有一定的局限性，例如CNN计算量大，易过拟合，而SVM对于大规模数据集训练时
间较长，且在高维特征空间下的表现可能下降。因此，如何结合CNN与SVM的优势，并突破各自的限制，成为研究的热点问题。
黏菌算法（SMA）作为一种新型的优化算法，模拟了黏菌生物体在寻找食物过程中的自适应性和并行性，具有全局优化能力和较强的搜索能力。通过将SMA与CNN和SVM相结合，可以有效优化模型参数，提高分类精度，减少计算复杂度，尤其在处理图 ...
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