目录
Matlab实现DBO-CNN-SVM蜣螂算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图（Plaintext） 7
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 8
项目扩展 11
项目应该注意事项 12
项目未来改进方向 13
程序设计思路和具体代码实现 15
第一阶段：环境准备 15
第二阶段：设计算法 16
第三阶段：构建模型 17
第四阶段：设计优化器 18
多指标评估与误差图设计 18
第五阶段：精美GUI界面 19
第六阶段：防止过拟合 23
完整代码整合封装 25
随着人工智能的发展，深度学习（Deep Learning）技术在各个领域的应用得到了广泛关注，特别是在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。然而，传统
的深度学习方法在面对复杂的、高维度的数据时仍然存在一些挑战。为了解决这些问题，学者们提出了各种优化策略，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等方法，这些方法在实际应用中取得了显著的成果。
在这些技术的基础上，蜣螂算法（Dung Beetle Optimization, DBO）作为一种新兴的优化算法，近年来受到了越来越多的关注。蜣螂算法的主要特点是通过模拟蜣螂在寻找食物的过程中表现出的行为进行全局搜索，从而找到问题的最优解。结合蜣螂算法与卷积神经网络（CNN）以及支持向量机（SVM）的方法进行多特征分类预测，能够充分发挥各个算法的优势，提高预测的准确性和效率。
卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、物体检测、语音识别等任务，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构进行特征提取和分类，能够从数据中自动学 ...