DBN-SVM算法将深度置信网络和支持向量机相结合,首先使用深度置信网络提取数据特征,然后使用支持向量机对数据进行分类预测。该算法能够充分利用深度置信网络的特征提取能力和支持向量机的分类能力,从而提高数据分类预测的准确性。 DBN分类的应用场景包括图像分类、语音识别、自然语言处理等领域。在图像分类中,DBN分类可以通过...
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
4.无监督预训练(DBN)通过深度置信网络对输入数据进行无监督预训练,得到权重。 5.网络前向计算使用预训练得到的权重,对训练集和测试集进行前向传播,得到特征表示。 6.建立LSSVM模型使用DBN提取的特征和编码后的输出初始化LSSVM模型。 7.训练LSSVM模型对LSSVM模型进行训练。 8.模型预测使用训练好的模型对训练集和...
51CTO博客已为您找到关于DBN-SVM的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及DBN-SVM问答内容。更多DBN-SVM相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
为减少水下通信中信号信息损失的问题,降低波形畸变率,提高调制识别率,解决经典支持向量机理论出现二次规划局部最优的问题,本文提出一种将深度置信网络(DBN,Deep Belief Network)和支持向量机(SVM,Support Vector Machine)相结合的算法,设计出抗时频衰落信道的调制信号分类器.利用深度置信网络构造多特征融合权重矩阵,解决...
其主要技术特点是:同时使用DBN和SVM采取pipeline管道机制的处理方式,pipeline可以将许多算法模型算法串联起来.首先使用dbn处理数据,数据集中提取出具有代表性的特征,这些特征成为后续分类过程中的重要依据;DBN特有的非监督预训练使网络的传输权重调整到合适的初值.然后使用SVM分类器对管道腐蚀等级进行分类.根据管道腐蚀等级...
基于EDBN—SVM的高速列车故障分析
恒星的分类对了解恒星和星系形成与演化历史具有重要的研究价值.面对大型巡天计划及由此产生的海量数据,如何迅速准确地将天体自动分类显得尤为重要.通过对SDSS DR9的恒星光谱数据进行深度置信神经网络(DBN),神经网络和支持向量机(SVM)等算法分类的对比,分析三种自动光谱分类方法在恒星分类上的适用性.首先利用上述三种方法对...
Wireless Sensor Network Anomaly Detection of QSSVM Model Based on DBN 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)数据异常处理效率保障了现在智能的高效率运行。在分析1/4超球面支持向量机(Quarter-Sphere support vector machine...展开更多 Wireless Sensor Network(WSN...
Even the support vector machine (SVM) has been proposed to provide a good generalization performance, the classification result of the practically implemen... HC Kim,S Pang,HM Je,... - 《Pattern Recognition》 被引量: 831发表: 2003年 SVMs Modeling for Highly Imbalanced Classification Traditional...