GWO-CNN-SVM，基于GWO灰狼优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)

GWO-CNN-SVM，基于GWO灰狼优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)

1. GWO灰狼优化算法

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种启发式优化算法，模拟了灰狼群体的社会行为，包括追逐、围攻和狩猎等行为。它能有效地应用于解决各种优化问题，包括参数优化和特征选择等。

2. CNN与SVM结合的基本思路

• CNN特征提取：使用CNN作为特征提取器，将原始输入数据（如图像、时间序列等）转换为高级特征。

• SVM分类：将CNN提取的特征向量输入到SVM中进行分类决策，SVM作为分类器用于将特征映射到类别空间。

结果展示

获取方式

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeXmZ5u