【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

实现平台：matlab

代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层通过卷积操作提取图像中的特征，池化层用于减小特征图的尺寸，全连接层用于将提取到的特征映射到不同类别的概率。

SVM是一种监督学习模型，主要用于二分类任务。它通过将训练样本映射到高维特征空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同类别的样本。

CNN-SVM分类预测的原理是将CNN的最后一层全连接层的输出作为SVM的输入，利用SVM进行分类。这样做的好处是CNN能够从图像中提取有用的特征，在SVM中进行分类时能够更好地区分不同类别的样本。

CNN-SVM分类预测的优势包括：

1. 特征学习能力强：CNN能够自动学习图像的特征表示，不需要手工设计特征，能够更好地提取出有用的信息。
2. 鲁棒性高：CNN在处理图像中的局部变化、噪声等问题上具有较好的鲁棒性，能够提高分类的准确性。
3. 泛化能力强：通过结合CNN和SVM，可以融合CNN的特征学习和SVM的分类能力，提高分类模型的泛化能力。
4. 可解释性好：SVM对于每个类别都有一个支持向量，可以帮助理解分类决策的原因和特征的重要性。

代码注释详细，可拓展能力强，具有一定创新性！

参考文献：《基于CNN-SVM的高压输电线路故障识别方法_田鹏飞》《CNN-SVM在民机升降舵故障诊断中的应用_段照斌》《基于CNN-SVM性别组合分类的单通道语音分离_孙林慧》《基于CNN-SVM的飞机EHA故障诊断算法研究_李旭东》《基于液位监测及CNN-SVM的排水管网缺陷诊断_范鹏辉》

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