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


目录

  • 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
  • 预测效果
  • 基本介绍
  • 模型描述
  • 程序设计
  • 学习总结


预测效果

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_卷积神经网络结合网格搜索算法


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_多特征分类预测_02


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_卷积神经网络结合网格搜索算法_03


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-SVM_04


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_05

基本介绍

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
1.Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索优化支持向量机多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上；
2.命令窗口输出分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。
3.data为数据集，输入12个特征，分四类，MainCNN_GSSVMNC为程序，采用CNN提取特征，网格搜索优化LIBSVM进行数据分类。

模型描述

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。
具体来说，CNN-GSSVM方法的步骤如下：

  • 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。

程序设计

  • 完整源码私信博主。

以下是CNN-GSSVM方法的伪代码：

  1. 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

定义CNN模型

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

  1. 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

使用特征选择方法，选择最具有代表性的特征

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

  1. 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

输出：最佳的SVM模型model

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

  1. 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);

学习总结

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。