本文介绍: （需求响应/两阶段鲁棒优化/微电网经济调度/多目标优化/时间序列预测/经验模态分解/场景生成与削减/copula相关性分析/综合能源系统/低碳经济调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现）CNN-SVM分类预测的原理是将CNN的最后一层全连接层的输出作为SVM的输入，利用SVM进行分类。卷积层通过卷积操作提取图像中的特征，池化层用于减小特征图的尺寸，全连接层用于将提取到的特征映射到不同类别的概率。
程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法
代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。
CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层通过卷积操作提取图像中的特征，池化层用于减小特征图的尺寸，全连接层用于将提取到的特征映射到不同类别的概率。
SVM是一种监督学习模型，主要用于二分类任务。它通过将训练样本映射到高维特征空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同类别的样本。
CNN-SVM分类预测的原理是将CNN的最后一层全连接层的输出作为SVM的输入，利用SVM进行分类。这样做的好处是CNN能够从图像中提取有用的特征，在SVM中进行分类时能够更好地区分不同类别的样本。
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