实践建议:合理选择K值,使用有效的距离度量方法,如欧氏距离或曼哈顿距离。 二、SVM(支持向量机) 原理:SVM是一种基于监督学习的二分类模型,其核心是找到一个最优超平面,使得不同类别的样本在超平面两侧且间隔最大。 特点: 适用于高维空间。 泛化能力强,能有效避免过拟合。 对非线性问题,通过核函数映射到高维空间处理。
在SSA-CNN-SVM方法中,麻雀算法被用来优化CNN和SVM的参数,从而提高了模型的精度和泛化能力。实验证明,SSA-CNN-SVM方法在数据回归预测任务中具有较高的准确性和稳定性。 除了在数据回归预测方面的优势之外,SSA-CNN-SVM方法还具有较强的泛化能力和适应性。由于麻雀算法的特性,SSA-CNN-SVM方法可以更好地适应不同类型的...
4、使用SVM也可代替CNN网络的全连接层,即CNN提取特征后利用SVM进行分类,如图所示: CNN有两个卷积层,两个全连接层,其中卷积层卷积核大小为5 * 5,步长为1,池化层卷积核大小为2 * 2,第一个全连接层输出h_fc1转化为特征向量输入SVM。 feature map大小变化如表所示: 5、CNN架构大部分时间都在做提取特征的任务...
1.效果运行视频:四通道信息融合下的齿轮箱故障诊断(Python代码,SVM模型和CNN模型进行对比实验)_哔哩哔哩_bilibili 用到的库: 编辑 2.数据集介绍: 编辑 齿轮箱故障诊断数据集包括使用SpectraQuest的齿轮箱故障诊断模拟器记录的振动数据集。 数据集使用4个振动传感器在四个不同的方向上记录,采样频率为3000hz并...
在故障识别领域,可以将CNN-SVM模型应用于基于传感器数据的故障分类任务。例如,可以使用传感器收集的数据作为CNN的输入,经过卷积和池化操作后得到特征表示,然后将特征输入SVM进行分类预测。这样的模型可以自动学习传感器数据中的模式和特征,从而实现故障的准确分类。 需要注意的是,构建CNN-SVM模型需要进行适当的参数选择和调优...
CNN和SVM是两种不同的机器学习算法,它们在处理不同类型的数据和任务时各有优势。 CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络算法,其主要优势在于能够自动提取图像中的特征,并且对图像中的各种变化具有很好的鲁棒性。CNN通过使用卷积层、池化层和全连接层等特殊结构,能够有效地对图像进行降维、特征提取和分类等操作。相比...
第一个方法:第一部分为预处理数据集和使用 sklearn 应用 KNN、SVM 和 BP 神经网络。 在程序中有很多参数可以调整:在 image_to_feature_vector 函数中,我们设置的图片尺寸为 128x128,我们之前也尝试过使用其他尺寸(如 8x8、 64x64、256x256)进行训练。我们发现虽然图片的尺寸越大效果越好,但大尺寸的图片同样也...
SVM的中文名为支持向量机,是一种非常经典的有监督数据分类算法,也即该算法首先需要训练,训练得到分类模型之后,再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示: 上图中,训练数据与待分类数据通常为n维向量,n可以是1,2,3,4,5,... 对于图像...
🎯 探索基于卷积神经网络和支持向量机(CNN-SVM)的分类预测模型!这款模型适合科研新手,只需替换数据集即可直接使用。📊 支持多特征输入、单输出,适用于二分类和多分类任务。🖼️ 预测结果包括迭代优化图和混淆矩阵图,直观展示模型性能。📝 MATLAB(2018年及以上版本)编程,中文注释清晰易懂。💡 #CNN0...
将KNN、SVM和BP神经网络,与通常用于工业中图像分类问题的算法进行比较,例如CNN和迁移学习。 获得深度学习的经验。 通过Google的TensorFlow来探索机器学习框架。 算法和工具 我们在这个项目中使用的5种方法分别是KNN、SVM、BP神经网络、CNN,...