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雷达卡
MATLAB
实现基于卷积神经网络（
CNN）进行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快速发展，深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了显著成果，卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的代表性结构之一，凭借其强大的特征提取和表达能力，在多特征分类任务中展现出优异性能。多特征分类问题广泛存在于医学影像诊断、工业缺陷检测、遥感图像分析、文本情感识别等应用场景，其本质是对输入的多维、多样本数据进行高效、准确的特征提取与类别判定，从而实现自动化、智能化的数据分析和决策支持。传统机器学习方法在高维特征提取和复杂模式识别方面常常受到人工特征设计不足和泛化能力有限的困扰，难以满足实际场景对分类准确率、鲁棒性和自动化程度的不断提升需求。随着数据规模的爆炸式增长和计算资源的提升，基于深度学习的卷积神经网络模型能够端到端地完成数据输入到结果输出的全过程，极大地减少了人工干预环节，提高了系统的智能化水平。
多特征分类不仅涉及数据本身的高维复杂结构，还要求模型具备对不同 ...
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