基于SHO-CNN-SVM的图像识别模型：多层次卷积池化与新型优化算法的融合及其应用

内容概要：本文详细介绍了基于SHO-CNN-SVM的图像识别模型，重点探讨了多层次卷积池化层的设计以及SHO（海马优化）算法的应用。卷积池化层用于提取图像的局部特征，而SHO算法负责优化模型参数，使模型能够更好地拟合数据。此外，文中还展示了将CNN提取的特征通过PCA降维后再由SVM进行分类的方法，显著提升了模型的准确性和泛化能力。通过口腔溃疡图像数据集的测试，证明了该模型在复杂图像识别任务中的优越性能。 适合人群：从事图像识别、机器学习、深度学习的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效、精准图像识别的场景，如医学图像识别、皮肤病分类等。目标是提高图像识别的准确率和模型的泛化能力，同时缩短训练时间和降低计算成本。 其他说明：文章还讨论了模型的模块化设计，使得各个组件可以灵活替换，进一步增强了模型的适应性和扩展性。例如，可以轻松更换优化算法或分类器，以适应不同的应用场景。