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雷达卡
Matlab
实现DBO-CNN-SVM
蜣螂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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随着人工智能的发展，深度学习（Deep Learning）技术在各个领域的应用得到了广泛关注，特别是在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。然而，传统的深度学习方法在面对复杂的、高维度的数据时仍然存在一些挑战。为了解决这些问题，学者们提出了各种优化策略，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等方法，这些方法在实际应用中取得了显著的成果。
在这些技术的基础上，蜣螂算法（Dung Beetle Optimization, DBO）作为一种新兴的优化算法，近年来受到了越来越多的关注。蜣螂算法的主要特点是通过模拟蜣螂在寻找食物的过程中表现出的行为进行全局搜索，从而找到问题的最优解。结合蜣螂算法与卷积神经网络（CNN）以及支持向量机（SVM）的方法进行多特征分类预测，能够充分发挥各个算法的优势，提高预测的准确性和效率。
卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、 ...
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