Python
实现基于
INFO-CNN-SVM
向量加权算法（
INFO
）优化卷积神经网络结合支持向量机进行多特征分类预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，计算机视觉领域的应用日益广泛，特别是在图像分类、多特征识别及复杂模式分析方面。卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力，成为图像处理和识别的主流技术之一。与此同时，支持向量机（SVM）因其优越的分类性能和良好的泛化能力，在小样本学习和高维数据分类中表现出色。将CNN与SVM结合，利用CNN强大的特征提取能力与SVM的高效分类性能，成为提升多特征分类预测准确性的有效策略。
然而，传统的CNN-SVM结合方法往往忽略了多种特征的权重分配问题，导致模型在面对复杂多源数据时，分类效果受限。为此，引入基于信息熵的向量加权算法（INFO-CNN-SVM向量加权算法，简称INFO），通过计算各特征的熵值权重，动态调整特征对最终分类的贡献度，实现多特征融合的最优化，显著提升分类模型的鲁棒性和精度。
本项目旨 ...