基于CNN-SVM的数据分类预测研究是一种常见的故障识别方法。CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,具有良好的特征提取能力;而SVM(支持向量机)是一种经典的机器学习算法,用于进行数据分类。这两种方法的结合可以充分发挥各自的优势。 首先,CNN作为预处理步骤,可以自动学习输入数据的特征表示,从而减少手工特征工程的工作量...
实验结果表明,POA-CNN-SVM回归预测方法能够有效提高数据回归预测的准确性。在波士顿房价数据集上,POA-CNN-SVM回归预测方法的平均绝对误差(MAE)为0.12,均方根误差(RMSE)为0.16。在加州房价数据集上,POA-CNN-SVM回归预测方法的MAE为0.21,RMSE为0.28。 7. 结论 本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合支持向量...
表1 WOA-CNN-SVM模型在波士顿房价数据集上的回归预测结果 表2给出了WOA-CNN-SVM模型在加州房价数据集上的回归预测结果。从表2可以看出,WOA-CNN-SVM模型的MAE为0.18,RMSE为0.24,R为0.97。这些结果表明,WOA-CNN-SVM模型能够准确地预测加州房价。 模型MAE RMSE R WOA-CNN-SVM 0.18 0.24 0.97 CNN 0.22 0.29 0.9...
SVM算法对大规模训练样本难以实施 由于SVM是借助二次规划来求解支持向量,而求解二次规划将涉及N阶矩阵的计算(N NN 为样本的个数),当 N NN 数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。针对以上问题的主要改进有有J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、张学工的CSVM以及...
卷积神经网络提取特征 卷积神经网络提取特征+ SVM 文章目录 卷积神经网络提取的通用特征 一、研究问题 二、方法简介 总结 卷积神经网络提取的通用特征 最近的结果表明,卷积神经网络提取的通用描述符非常强大。这篇文章添加了许多实验证明,针对不同识别任务进行了一系列实验,这些实验使用了OverFeat网络,经过训练后可以在...
这一步就和最最普通的神经网络没有什么区别。我认为这里的神经网络就是充当一个分类器的作用,输入是不同特征的特征值,输出是分类。我甚至认为在训练好之后,把全连接层砍掉,把卷积部分的输出当作是特征,全连接换成SVM或者别的分类器,重新训练,也是可以取得良好效果的。
决策树、RF、GBDT、多层感知机、SVM(高斯核)等 非线性分类器拟合能力强但是编程实现较复杂,理解难度大 6. 损失层 介绍:设置一个损失函数用来比较网络的输出和目标值,通过最小化损失来驱动网络的训练。网络的损失通过前向操作计算,网络参数相对于损失函数的梯度则通过反向操作计算。
SVM采用的是RBF核 C取0.9 Tol取1e-3 Gamma为scikit-learn自动设置 其实在实验中发现,如果特征提取的不够好,那么怎么调SVM的参数也达不到一个理想的状态。而特征提取的正确,那么同样,SVM的参数影响也不是很大,可能调了几次最后仅仅改变一两个样本的预测结果。
SVM采用的是RBF核 C取0.9 Tol取1e-3 Gamma为scikit-learn自动设置 其实在实验中发现,如果特征提取的不够好,那么怎么调SVM的参数也达不到一个理想的状态。而特征提取的正确,那么同样,SVM的参数影响也不是很大,可能调了几次最后仅仅改变一两个样本的预测结果。