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...
搭建CNN网络 🏗️ 接下来,搭建一个1D CNN网络并进行训练。 特征提取 🔍 训练好模型后,使用CNN提取每个样本的16个特征。这些特征将被视为CNN提取的特征。 训练SVM 🚀 使用训练集的特征训练SVM。 测试SVM 📋 用测试集的特征测试SVM,并计算准确率(Acc)、精确率(Pre)、召回率(Recall)和F1分数(F1-score)...
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...
🎯 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 0 发...
接下来,我们将介绍卷积支持向量机(CNN-SVM)在故障诊断中的应用。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...
通过搭建1D-CNN-SVM模型实现对钢丝绳损伤进行分类识别,模型整体架构如图2所示。 图2 1D-CNN-SVM模型整体架构 具体实施过程为:钢丝绳漏磁检测设备采集到信号后,对信号预处理并根据损伤类别构建数据集,将数据集中的样本输入到1D-CNN模型中进行信号特征提取...
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...
本发明基于CNNSVM算法蔬菜自动识别的方法,通过构建CNNLenet5模型(即网络结构为输入层,卷积层,池化层,卷积层,池化层,全连接层,全连接层,输出层构成)对蔬菜图像进行高级特征提取,再使用SVM对高级特征进行分类,完成对蔬菜的最终识别.由于CNN分类算法需要大量的数据作为支撑,在数据量小的情况下,直接使用CNN算法会导致过...
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。
混合CNN-SVM的心音信号分类算法的研究 引言 心音信号分类技术作为人工智能及计算机信号处理领域一个重要研究方向[1],成为国内外研究人员相继探讨的热点话题。人类心脏的两侧各有由心脏瓣膜连接的两个腔室,分为左心室和右心房。心脏跳动形成心脏周期,该周期指从一次搏动开始到下一次搏动开始的心脏活动时间。正常心音分为...