DBN-SVM故障诊断算法的研究对于提高设备和系统的可靠性和稳定性具有重要意义。该算法能够从大量的运行数据中提取有用的特征,并通过SVM分类器实现准确的故障诊断。然而,该算法仍然存在一些挑战,如特征选择的准确性、SVM超参数的选择等。因此,未来的研究可以进一步改进和优化DBN-SVM算法,以提高故障诊断的准确性和效率。 ...
DBN-SVM基于深度置信网络-支持向量机的数据回归预测,DBN-SVM回归预测,可直接运行,Matlab语言。1.多特征输入单输出,回归预测也可以换成时间序列预测或分类预测。利用DBN进行特征提取,将提取后的特征放入SVM进行回归实现组合预测。2.直接替换Excel数据即可用,附赠示例数
DBN-SVM基于深度置信网络-支持向量机的数据分类预测,多特征输入多分类模型,Matlab语言。1.多特征输入单输出,利用DBN进行特征提取,将提取后的特征放入SVM进行分类实现组合预测。2.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,附赠测试数据,可直接运行。多特征输入单输出的二分
一种基于DBNSVM的含DG主动配电网电能质量预测方法,包括:输入输出数据预处理;对DBN模型的各层RBM进行预训练;对DBN模型进行微调;基于DBN对影响电能质量的环境指标进行特征提取;基于顶层支持向量回归机进行电能质量稳态指标预测;将预测结果反归一化,并进行误差分析.本发明的优点是:1,利用DBNSVM模型对含DG配电网电能质量...
深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)由 Geoffrey Hinton 于2006年提出。DBN 可以看作是一系列受限玻尔兹曼机(RBM)的堆叠;DBN 提出之后,在 MNIST 手写数字集上的表现超越了当时“如日中天”的 SVM,真正开启了深度学习的浪潮。 近十年以来,随着更多效果更好的神经网络的提出,DBN 在实际应用场景中已经很少见到了...
他们的实现思路非常简单,用上述层叠的多个RBM网络组成深度网络结构来提取音乐的特征。输入的原始数据是经过分帧,加窗之后的信号的频谱。分类器采用的是支撑矢量机SVM。对比的方法则是提取MFCC特征系数,分类器同样采用SVM。更多的细节和实验结果可以参考上面提到的文献。
模型通过深度置信网络(DBN)进行无监督预训练来提取数据的深层特征,然后使用这些特征作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入。这种结合利用了深度学习在特征学习方面的强大能力和LSSVM在小样本、高维数据分类中的高效性和稳定性,提高了分类性能。 2.无监督预训练优化特征表示: 在训练LSSVM之前,通过DBN的无监督预训练对...
文献[6]、[7]利用粒子群优化算法和灰色关联分析法的优点,相应地提出基于粒子群优化指标的SVM(Support Vector Machine)态势评估模型和基于灰色关联分析的SVM态势评估模型;文献[8]、[9]提出基于径向基函数和基于灰色理论的BP(Back Propagation)神经网络的网络安全态势评估模型,解决了态势要素与评估结果中的不确定性和...
1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的....
实验结果表明,在使用相同测试集的情况下,DeepDroid算法的正确率比支持向量机(SVM)算法高出3.96个百分点,比朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法高出12.16个百分点,比K最邻近(KNN)算法高出13.62个百分点。DeepDroid算法结合了安卓应用程序的静态特征和动态特征,采用了动态检测和静态检测相结合的检测方法,弥补了静态检测代码覆盖率...