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Matlab
实现CPO-CNN-SVM
冠豪猪优化算法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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随着人工智能技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）在图像处理和特征提取方面取得了显著的突破。CNN被广泛应用于各类图像分类、目标检测、语音识别等领域，并且因其优越的学习能力和自适应性，成为了深度学习领域中最为重要的模型之一。然而，尽管CNN在许多领域表现优异，但它也存在一定的局限性，特
别是在面对复杂、高维、多样化的数据时，容易出现过拟合、训练时间长等问题。与此同时，支持向量机（SVM）作为一种经典的分类方法，凭借其强大的分类能力，在小样本、高维数据处理上表现出色，但其性能往往依赖于特征的选择与优化，且单一的SVM方法可能无法充分利用数据的多维信息。
近年来，冠豪猪优化算法（CPO）作为一种新兴的群体智能优化算法，凭借其优秀的全局搜索能力和较强的局部搜索能力，逐渐成为解决复杂优化问题的有力工具。通过对SVM和CNN进行联合优化，结合CPO算法的优势，可以有效 ...
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