MATLAB实现的CNN-SVM混合数据特征提取与分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过卷积神经网络（CNN）自动提取数据特征，并结合支持向量机（SVM）进行分类处理。系统适用于高维数据场景，能有效提升分类精度与模型泛化能力，简化特征工程流程。

详 情 说 明

基于卷积神经网络与支持向量机的数据特征提取与分类系统

项目介绍

本项目实现了一种混合深度学习与传统机器学习的分类系统。该系统核心采用卷积神经网络（CNN）进行数据特征的自动学习与提取，然后将学习到的高层次特征向量输入支持向量机（SVM）模型进行最终分类。该混合架构结合了CNN强大的特征提取能力与SVM在小样本数据上的优异分类性能，能够有效提升对高维、复杂数据（如图像、时序信号等）的分类准确率与模型泛化能力。

功能特性

• 混合模型架构：串联式CNN-SVM模型，先由CNN进行非线性特征变换与降维，再由SVM执行鲁棒分类。
• 多模态数据适配：可灵活处理图像数据（格式如[h, w, c]）和时序数据（格式如[t, n]）。
• 丰富输出结果：提供最终的离散分类标签、各类别的分类置信度（概率分布），并可选择性地生成CNN特征层的可视化图谱。
• 特征融合技术应用：支持对从CNN不同层次提取的特征进行有效融合，以增强特征表示。

使用方法

1. 数据准备：将您的训练与测试数据组织为程序可读的格式（如.mat, .npy等），并确保其维度符合系统要求。
2. 模型配置：在主入口脚本中设置数据路径、CNN网络结构参数（层数、滤波器大小等）、SVM核函数类型及超参数。
3. 模型训练：运行主脚本。系统将首先使用训练数据对CNN进行训练（或进行特征提取），然后基于CNN提取的特征训练SVM分类器。
4. 分类预测：对新的测试数据，系统将自动执行特征提取与分类流程，并输出分类结果与置信度。
5. 结果查看：在指定输出目录查看分类报告、混淆矩阵及可选的特征可视化图像。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：

- MATLAB Deep Learning Toolbox（用于构建和训练CNN） - MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox（用于SVM模型） - MATLAB Image Processing Toolbox（若处理图像数据）

文件说明

主入口文件负责协调整个系统的执行流程。其核心功能包括：系统初始化与参数配置、训练与测试数据的加载与预处理、卷积神经网络模型的构建与训练（或直接进行特征提取）、从指定网络层提取数据的深度特征、基于所提取特征训练支持向量机分类模型、利用训练好的混合模型对测试集进行预测与评估，并对最终分类性能进行分析与结果可视化。