NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测 可直接运行 注释清晰适合新手小白~

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内容介绍

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类、物体识别等领域取得了巨大的成功。然而，由于CNN在处理大规模数据时存在较高的计算复杂度和内存消耗，其在实际应用中仍然面临一定的挑战。为了解决这些问题，研究人员提出了一种新的算法，即NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法。

NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法是一种基于卷积神经网络和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的分类预测算法。它通过优化CNN的结构和参数，使其在处理大规模数据时能够更加高效地进行计算。同时，它还引入了SVM的分类器，以提高分类预测的准确性和稳定性。

首先，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法对CNN的结构进行了优化。传统的CNN结构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。然而，这种结构在处理大规模数据时容易导致计算复杂度过高。为了解决这个问题，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法引入了一种新的卷积层结构，即北方苍鹰卷积层。该卷积层采用了一种特殊的卷积核，能够在保持分类准确性的同时减少计算复杂度和内存消耗。

其次，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法通过优化CNN的参数，进一步提高了其性能。传统的CNN参数通常由随机初始化得到，然后通过反向传播算法进行训练。然而，这种方法容易陷入局部最优解，并且对于大规模数据的训练效果不佳。为了解决这个问题，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法提出了一种新的参数初始化方法，即北方苍鹰初始化。该方法通过一种特殊的初始化策略，能够更好地引导CNN的训练过程，提高分类准确性和收敛速度。

最后，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法引入了支持向量机作为CNN的分类器，以提高分类预测的准确性和稳定性。传统的CNN通常使用softmax函数作为分类器，但这种方法在处理复杂数据时容易产生过拟合现象。为了解决这个问题，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法使用支持向量机作为分类器，通过引入核函数和正则化项，能够更好地处理复杂数据，提高分类准确性和泛化能力。

总之，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法是一种优化卷积神经网络的分类预测算法。它通过优化CNN的结构和参数，并引入支持向量机作为分类器，能够在处理大规模数据时更加高效地进行计算，并提高分类预测的准确性和稳定性。未来，NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法有望在图像分类、物体识别等领域发挥重要作用，推动人工智能技术的进一步发展。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 陈鑫,肖明清,文斌成,等.基于变分模态分解和混沌麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断[J].计算机应用, 2021, 41(S02):6.

[2] 业巧林,业宁,张训华,等.一种新的支持向量分类算法ACNN-SVM[J].郑州大学学报：理学版, 2008, 40(3):3.DOI:CNKI:SUN:ZZDZ.0.2008-03-015.

[3] 宋爱美.一种新的支持向量分类算法ACNN-SVM[J].  2008.

[4]  Ye Q , Ye N , Zhang X ,et al.A New Algorithm of Classification Based on Support Vector ACNN-SVM[J].Journal of Zhengzhou University, 2008, 40(3).

[5] 郭锐.基于CNN-SVM的白带湿片显微图像模式识别研究[D].华南理工大学,2016.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

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