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...
Zhang等[3]采用奇异值分解技术提取心音信号主要奇异值,输入支持向量机心音进行识别,对正常、先天性心脏病和风湿性心脏病的准确率有很大提升;Tschannen等[1]将心音信号周期分段,提取功率谱密度、状态统计特征与CNN提取特征融合,通过SVM分类,该方法评分81.2%;Deng等[4]采用改进MFCC算法对原始心音信号处理,传入卷积循环神经...
实验结果表明,POA-CNN-SVM回归预测方法能够有效提高数据回归预测的准确性。在波士顿房价数据集上,POA-CNN-SVM回归预测方法的平均绝对误差(MAE)为0.12,均方根误差(RMSE)为0.16。在加州房价数据集上,POA-CNN-SVM回归预测方法的MAE为0.21,RMSE为0.28。 7. 结论 本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合支持向量...
1.2024新算法 | Matlab实现CPO-CNN-SVM冠豪猪优化算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测/故障诊断(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 4.附赠案例数据可直接运行main一键出图,注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Mat...
1.RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab; 2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。 3.2023年新算法霜冰优化算法RIME优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数,能够避免人工选取参数的盲目性,有效...
在本次作业中,我将利用四种机器学习算法在 WHU-RS19 数据集上进行遥感图像识别的尝试,这其中既包括传统的 kNN 和 SVM,也包括近年来得到青睐的 CNN 和 LSTM 算法。本文的基本结构如下: 数据集 WHU-RS19 的简单介绍 数据集的预处理与索引文档的生成 kNN kNN 的测试效果 分析参数 k 对 kNN 的测试效果的影响 ...
在这种情况下，CNN 的目标不再是预测输入图像的类别，而是预测一个连续的目标值。为此，我们可以将 CNN...
(sVM)结合的算法,即利用帘子布疵点图像的灰度强 度和帘子布正常图像灰度强度的不同,根据PCNN神 经元是否点火,对帘子布疵点图像的特征进行提取, 然后使用支持向量机进行分类. 1 改进型的PCNN模型 PCNN模型来源于1990年Eckhorn对猫的视觉 皮层同步脉冲发放现象的研究【 ...
基于PCNN和SVM的帘子布疵点识别算法
《基于支持向量机的web用户行为异常检测方法》 "针对应用层用户行为异常检测存在的难点,本文提出了基于无监督支持向量杌的应用层用户行为异常检测的方法.实验结果表明.基于超平面和超球面的One-classSVM算法对应用层用户异常行为具有 较高的检测率。" 《基于用户画像的异常行为检测》 "采集用户的行为数据形成用户画像,从...