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1. 项目简介
本项目是一个基于C++实现的深度学习与传统机器学习结合的分类器Demo，主要流程为：
- 从CSV文件读取样本数据
- 用卷积神经网络（CNN）进行特征提取
- 用支持向量机（SVM）进行最终分类
- 支持模型的保存与加载
- 提供DLL接口，方便与其他软件集成
- 网盘地址:
https://pan.baidu.com/s/1VoFdPAzueITcl_Up6hR_Wg
2. 主要结构与全局变量
- Sample结构体：存储单个样本的特征数据和标签。
- 全局参数：如卷积核大小、特征长度、网络层参数等。
- 全局模型参数：包括CNN权重、SVM权重等，全部用指针动态分配。
3. 关键模块与函数说明
3.1 数据读取与归一化
read_csv_data：从CSV文件读取样本数据，支持指定起始行、样本数、特征长度。normalize_data：对输入特征做归一化处理。
3.2 卷积神经网络（CNN）
convolution_1d：一维卷积实现。relu_1d：ReLU激活函数。max_pooling_1d：一维最大池化。fully_connected：全连接层。dropout：Dropout正则化，训练时随机丢弃部分神经元。cnn_forward：CNN的前向传播，串联上述操作。
3.3 支持向量机（SVM）
train_svm：SVM训练（梯度下降法实现）。svm_predict：SVM预测。
3.4 资源管理与模型持久化
save_model/load_model：模型参数的保存与加载。free_model_resources/allocate_cnn_resources：动态内存管理，防止内存泄漏。
3.5 DLL接口与主流程
TrainModel、ClassifyData、LoadModelFromFile、CleanupModel：对外暴露的DLL导出函数，便于与其他系统集成。main函数：测试流程，包括训练、预测、模型保存/加载的完整演示。
4. 代码亮点
- 纯C++实现，无第三方深度学习库，适合底层机制学习。
- CNN与SVM结合，展示了深度特征与传统分类器的融合思路。
- DLL接口，方便与其他语言/系统集成。
- 内存管理细致，所有动态分配资源均有释放逻辑。
5. 可改进与注意事项
- 目前的CNN结构较为简单，适合小型数据集，实际应用可考虑多层/更复杂结构。
- SVM训练未用现成库，适合教学但效率和鲁棒性有限。
- 文件路径、样本参数等为硬编码，建议改为配置文件或参数输入。
- 没有异常处理，生产环境需加上错误检查。
6. 典型流程示例
- 调用
TrainModel训练模型，数据来源为CSV。 - 用
ClassifyData对新样本做预测。 - 用
save_model/load_model实现模型持久化。 main函数提供了完整的流程测试代码。
7. 适合人群与学习建议
- 适合C++进阶、机器学习/深度学习原理学习者。
- 建议配合调试器单步跟踪CNN/SVM训练和推理过程。
- 可作为工程实践基础，扩展为更复杂的模型或前后端系统。
8. 参考代码片段
// 一维卷积实现
void convolution_1d(float* input, int input_size, float* kernel, int kernel_size, float* output) {int output_size = input_size - kernel_size + 1;for (int i = 0; i < output_size; i++) {output[i] = 0;for (int j = 0; j < kernel_size; j++) {output[i] += input[i + j] * kernel[j];}}
}
9. 总结
本代码展示了如何用C++手写一个小型的深度学习+传统机器学习模型，适合学习底层实现与工程集成。建议读者结合自身需求进行扩展与优化。