分类预测|基于CNN提取特征使用支持向量机作为分类器进行分类预测CNN-SVM（SVM自动寻优c，g超参数）CNN和CNN-SVM

分类预测|基于CNN提取特征使用支持向量机作为分类器进行分类预测CNN-SVM（SVM自动寻优c，g超参数）CNN和CNN-SVM

分类预测|基于CNN提取特征使用支持向量机作为分类器进行分类预测CNN-SVM（SVM自动寻优c，g超参数）CNN和CNN-SVM

一、基本原理

CNN-SVM分类预测结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的优势，其中CNN用于特征提取，SVM用于分类。以下是详细的原理和流程：

1. 卷积神经网络（CNN）简介

卷积神经网络（CNN）是一类深度学习模型，特别适用于图像处理。它通过卷积层提取图像特征，然后通过池化层进行降维，并最终通过全连接层进行分类或回归任务。

CNN的基本结构

• 卷积层：通过卷积操作提取输入数据的局部特征。卷积核（过滤器）在输入数据上滑动，生成特征图。
• 激活函数：通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）等非线性激活函数增加网络的非线性表示能力。
• 池化层：通过池化操作（如最大池化或平均池化）降低特征图的空间维度，减少计算复杂度。
• 全连接层：将高维的特征图展平成一维向量，进行分类或回归任务。

2. 支持向量机（SVM）简介

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。SVM通过构造一个最佳的超平面将不同类别的数据点分开。

SVM的基本原理

• 最大化间隔：SVM的目标是找到一个超平面，使得各类别数据点到该超平面的距离（间隔）最大化。
• 核函数：为了处理非线性问题，SVM可以使用核函数将数据映射到更高维空间，在这个空间中寻找一个线性超平面。常用的核函数包括线性核、径向基核（RBF）和多项式核。
• 优化：通过求解一个凸优化问题来确定最优的超平面参数。

3. CNN-SVM分类预测的结合

CNN-SVM模型结合了CNN在特征提取上的优势和SVM在分类上的优势。具体流程如下：

步骤1：数据准备

1. 数据收集：收集并准备好训练数据和测试数据。数据通常是图像数据，但也可以是其他类型的高维数据。

步骤2：特征提取

2. 构建CNN模型：

   • 设计并训练CNN模型。CNN模型的具体结构取决于数据集和任务，一般包括若干卷积层、池化层以及全连接层。
   • 训练CNN：使用训练数据对CNN进行训练，通过优化算法（如Adam或SGD）调整网络权重，以最小化分类误差或回归误差。

3. 提取特征：

   • 获取特征图：将训练和测试数据通过训练好的CNN模型，提取中间层（通常是倒数第二层全连接层）的特征图。这些特征图作为SVM的输入特征。

步骤3：训练SVM分类器

4. 准备特征数据：

   • 将CNN提取的特征图展平，形成特征向量，用于训练SVM分类器。

5. 训练SVM：

   • 使用CNN提取的特征向量作为输入数据，标签作为输出，训练SVM分类器。选择合适的核函数（如RBF核）和参数（如C和gamma）来优化分类性能。

步骤4：分类预测

6. 预测：

   • 对新的测试数据进行特征提取，使用训练好的CNN提取特征。
   • 将提取的特征输入到训练好的SVM分类器中，进行分类预测。

7. 评估：

   • 使用测试数据评估CNN-SVM模型的性能。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。

4. CNN-SVM分类预测的优势

• 高效特征提取：CNN在处理高维数据（如图像）时能有效提取有用的特征。
• 强分类能力：SVM能够利用这些特征进行准确的分类，尤其在数据量较小的情况下表现良好。
• 适应性强：CNN-SVM结合可以适应各种类型的分类任务，包括图像分类、文本分类等。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

私信即可 30米

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出