承接上文特征融合策略特征融合是机器学习中常用的技术，通过结合多个特征集的优势，可以提高模型的性能。在本实验中，我们采用加权特征融合的方法，对不同特征赋予不同的权重，以突出对分类性能贡献较大的特征。np.hstack模型训练与评估特征级别指定针对不同的分类器，我们指定了每种特征的最佳级别，以期达到最佳的融合效果。网格搜索权重网格搜索是一种常用的超参数优化技术，用于系统地遍历多种可能的参数组合，以找到

脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，简称SNNs）是一种模拟生物大脑神经元行为的计算模型，它通过模拟神经元发放脉冲（或称为尖峰）的方式来传递信息。与传统的人工神经网络不同，SNNs在信息处理上更加接近生物神经系统的工作方式。

本文探讨了不同特征提取和融合技术在图像分类任务中的效果。实验基于1000张图片，覆盖10个类别，应用SVM、决策树、KNN和朴素贝叶斯算法，对比了直方图、HOG、LBP和颜色矩特征。发现直方图特征在SVM中表现最佳，准确率达0.8600。实验有局限性，仅供参考。

脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，简称SNNs）是一种模拟生物大脑神经元行为的计算模型，它通过模拟神经元发放脉冲（或称为尖峰）的方式来传递信息。与传统的人工神经网络不同，SNNs在信息处理上更加接近生物神经系统的工作方式。