CNN-SVM是一种结合了卷积神经网络和支持向量机的模型,能够有效地提取特征并进行分类。在故障诊断领域,CNN-SVM能够通过学习数据的特征和模式,从而实现对故障的准确诊断和分类。 基于以上背景,我们提出了基于鱼鹰算法优化CNN-SVM模型(OOA-CNN-SVM)的故障诊断方法。具体而言,我们首先利用鱼鹰算法对CNN-SVM模型的超参数进行...
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...
卷积神经网络结合SVM进行图片分类是一种有效的图像分类方法,它将卷积神经网络和支持向量机结合起来,以提高图像分类的准确性。 一、原理 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习技术,它可以从图像中提取特征,并将这些特征用于图像分类。支持向量机(SVM)是一种机器学习技术,它可以用于分类和回归。将这两种技术结合起来,可以提...
1.2024新算法 | Matlab实现CPO-CNN-SVM冠豪猪优化算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测/故障诊断(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 4.附赠案例数据可直接运行main一键出图,注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Mat...
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ️ SVM分类是一种常用的机器学习算法,它在数据分类问题中表现出色。然而,随着卷积神经网络(CNN)的兴起,研究者们开始探索将CNN与SVM相结合的方法,以进一步提高数据分类...
本文提出的CNN-LSSVM模型包括两个主要部分:CNN特征提取器和LSSVM回归器。 CNN特征提取器 CNN特征提取器由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层负责提取时序数据中的局部特征,池化层负责对特征进行降维,全连接层负责将提取的特征映射到一个低维空间。
简介:NGO-CNN-SVM分类预测 | Matlab 北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 ...
CNN-SVM卷积-支持向量机的多输入单输出回归预测 1.CNN结合SVM做多输入单输出回归预测 ,输入7个特征,输出单个变量,代码内注释详细,直接替换数据就可以使用 2.运行环境Matlab2018b及以上; 3.MainCNN_SVR.m为主文件,data为数据; 注意:数据和文件放在一个文件夹运行。
🎯 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...