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分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测
分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测
CNN-GSSVM是一种将卷积神经网络（CNN）与网格搜索支持向量机（GSSVM）相结合的多特征分类预测方法。该方法的核心思想是使用CNN提取多个特征，然后使用GSSVM对这些特征进行分类预测，以提高分类准确性。
使用CNN提取多个特征：首先，将训练数据输入CNN进行训练，得到多个特征图。这些特征图可以捕捉不同尺度和角度的图像特征。 特征选择：通过特征选择方法，选择最具有代表性的特征图，以减少特征维数。 网格搜索：使用GSSVM对选定的特征进行分类预测。在GSSVM中，需要设置多个参数，如惩罚参数C和核函数参数gamma。通过网格搜索方法，可以找到最佳的参数组合，以最大化分类准确性。 模型评估：使用测试数据评估模型性能。可以计算多个指标，如准确率等。
总的来说，CNN-GSSVM方法可以有效地利用CNN提取的多个特征，通过GSSVM进行分类预测，提高分类准确性。同时，通过网格搜索方法，可以找到最佳的参数组合，进一步提高分类性能。
以下是CNN-GSSVM方法的伪代码：
CNN特征提取 输入：训练数据集X_train，测试数据集X_test
输出：训练数据的CNN特征X_train_cnn，测试数据的CNN特征X_test_cnn
对训练数据集X_train进行训练，得到CNN模型
对训练数据集X_train和测试数据集X_test分别进行特征提取
将训练数据的CNN特征保存为X_train_cnn，测试数据的CNN特征保存为X_test_cnn
特征选择 输入：训练数据的CNN特征X_train_cnn，训练数据的标签y_train
输出：选择后的特征X_train_selected_cnn，测试数据的选择特征X_test_selected_cnn
对训练数据的CNN特征X_train_cnn进行特征选择
将选择后的训练数据的CNN特征保存为X_train_selected_cnn，测试数据的选择特征保存为X_test_selected_cnn
网格搜索 输入：选择后的训练数据的CNN特征X_train_selected_cnn，训练数据的标签y_train，测试数据的选择特征X_test_selected_cnn，测试数据的标签y_test
定义SVM模型 – 定义参数C的搜索范围C_range – 定义参数gamma的搜索范围gamma_range – 定义评价指标metric – 使用网格搜索方法，在参数范围内搜索最佳的参数组合，使得评价指标最大化 – 得到最佳的SVM模型model
模型评估 输入：最佳的SVM模型model，测试数据的选择特征X_test_selected_cnn，测试数据的标签y_test – 输出：模型性能评估指标accuracy、recall、F1-score – 对测试数据的选择特征X_test_selected_cnn进行预测 – 计算模型性能评估指标accuracy、recall、F1-score等指标
% 定义CNN模型
net = alexnet;
% 加载数据
imds_train = imageDatastore ( 'train_dir' , 'IncludeSubfolders' , true , 'LabelSource' , 'foldernames' ) ;
imds_test = imageDatastore ( 'test_dir' , 'IncludeSubfolders' , true , 'LabelSource' , 'foldernames' ) ;
% 提取训练数据的CNN特征
X_train_cnn = activations ( net, imds_train, 'fc7' , 'MiniBatchSize' , 32 , 'OutputAs' , 'columns' ) ;
y_train = imds_train. Labels;
% 提取测试数据的CNN特征
X_test_cnn = activations ( net, imds_test, 'fc7' , 'MiniBatchSize' , 32 , 'OutputAs' , 'columns' ) ;
y_test = imds_test. Labels;
% 定义参数范围和评价指标
C_range = [ 0.01 , 0.1 , 1 , 10 , 100 ] ;
gamma_range = [ 0.001 , 0.01 , 0.1 , 1 , 10 ] ;
metric = 'accuracy' ;
% 使用网格搜索方法，搜索最佳参数组合
svm_model = LIBSVM ( X_train_selected_cnn, y_train, svm_params) ;
% 得到最佳的SVM模型
model = svm_model. BestModel;
% 对测试数据进行预测
y_pred = predict ( model, X_test_selected_cnn) ;
% 计算模型性能评估指标
accuracy = sum ( y_pred == y_test) / numel ( y_test) ;
C = confusionmat ( y_test, y_pred) ;
precision = diag ( C) . / sum ( C, 1 ) ';
recall = diag ( C) . / sum ( C, 2 ) ;
F1_score = 2 . * precision . * recall . / ( precision + recall) ;
CNN-GSSVM方法可以有效地利用CNN提取的多个特征，通过GSSVM进行分类预测，提高分类准确性。同时，通过网格搜索方法，可以找到最佳的参数组合，进一步提高分类性能。CNN-GSSVM适用于各种图像、语音、文本等分类任务。
