基于卷积神经网络-最小二乘向量机-Adaboost(CNN-LSSVM-Adaboost)多特征分类预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

多特征分类预测是模式识别领域的重要任务，其核心是利用多个相关特征（如图像的纹理、形状特征，设备的振动、温度特征等）实现对目标类别的精准判断。卷积神经网络（CNN）擅长自动提取高维特征的局部关键信息，最小二乘向量机（LSSVM）在小样本分类中具有较强的泛化能力，而 Adaboost 通过集成弱分类器可显著提升模型的分类精度。将三者融合形成的 CNN-LSSVM-Adaboost 模型，能够充分发挥各组件的优势，在多特征分类场景中表现出优异的性能。本文将详细阐述该混合模型的结构设计、训练流程及在多特征分类预测中的应用。

模型结构与核心原理

1. 各组件的作用与优势

（1）卷积神经网络（CNN）

• 核心功能：作为特征提取器，自动从原始多特征数据中提取深层次、高区分度的特征，减少人工特征工程的依赖；

• 优势：通过卷积层的局部感受野和权值共享机制，有效捕捉特征的空间关联性（如图像特征）或局部时序模式（如多传感器时序特征），适合处理高维、多通道的输入数据；

• 结构选择：针对多特征输入，采用多通道 CNN 架构，每个特征通道对应一个输入分支，通过共享卷积层融合多特征信息。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% 初始化权重

R = size(p_train, 1);

Q = size(t_train, 2);

IW = rand(N, R) * 2 - 1;

B = rand(N, 1);

BiasMatrix = repmat(B, 1, Q);

🔗 参考文献

[1] 张威,魏冬生.基于Adaboost与支持向量机的人脸特征提取[J].微电子学与计算机, 2007, 24(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1000-7180.2007.05.021.

[2] 赖敏.基于AdaBoost迭代学习的支持向量机分类算法[D].重庆师范大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:2.2011.012006.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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