被测试轴承支承电机轴。使用电火花加工技术在轴承上布置了单点故障,故障直径分别为0.007、0.014、0.021、0.028、0.040英寸(1英寸=2.54厘米)。其中前三种故障直径的轴承使用的是SKF轴承,后两种故障直径的轴承使用的是与之等效的NTN轴承。 (实验中使用加速度传感器采集振动信号,通过使用磁性底座将传感器安放在电机壳体上。...
从算法的功能来看,SVM几乎囊括了所有普通算法的功能。 从实际应用来看,SVM在各种实际问题中都表现非常优秀。它在手写识别数字和人脸识别中应用广泛,在文本和超文本的分类中举足轻重,因为SVM可以大量减少标准归纳(standard inductive)和转换设置(transductive settings)中对标记训练实例的需求。同时,SVM也被用来执行图像的分类...
6.进行数据标准化操作(可采用 Z-Score 规范化数据)。 7.配置模型,创建 SVM 分类器。 8.训练模型。 9.模型预测。 10.模型评估。 实验过程 1.对该题目的理解 本项目是对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类,该数据集包括569个病例的数据样本,每个样本具有30个特征值,而样本共分为两类:分别是恶性和良性...
以LSTM网络为基础,设计时间注意力机制,空间注意力机制和近期强化网络等结构优化网络模型,提高网关负载的预测准确率.为消除模糊样本带来的影响,引入SVM模型构建混合模型,将模糊样本分到确定的边界,进一步提升预测准确率.(4)对建立的整体系统进行测试,验证网关系统运行的稳定性和信号调度的实时性.测试与试验表明,带有辅助...
基于LSTM的光伏发电数据预测的实现 场景: 这几天在看数字孪生的论文,看到这篇《基于LSTM与迁移学习的光伏发电功率预测数字孪生模型》,打算复现一下,正好学习一下机器学习,之前没了解过。由于是小白,主要记录一下大概实现流程,之后有空再深入了解原理。所有python代码都在jupyter上运行。
Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,RNN(LSTM). 基于机器学习与深度学习方法的情感分析算法实现与对比,包括决策树,贝叶斯,KNN, SVM ,MLP, CNN, LSTM实现 - app
具体实现步骤如下: 基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测是一种结合了支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和LSTM神经网络的方法。下面是算法的基本步骤: 数据准备:准备包含多个输入特征和一个输出变量的训练数据集。特征选择:使用SVM-LSTM算法对输入特征进行排序和选择。SVM-RFE是一种递...
为了实现对大量的网络信息的正确分类以便使用户迅速获取所需信息,提出一种新的网页内容分类算法,该算法将粒子群算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合起来,利用粒子群算法良好的寻优能力优化LSSVM的分类性能。在由新闻网页文本构成的数据集上的仿真实验结果表明,PSO和LSSVM融合的算法能够有效提高LSSVM的分类性能,...
lb=[1 1 1 0.001];%分别对两个lstm隐含层节点 训练次数与学习率寻优 ub=[100 100 50 0.01];%这个分别代表4个参数的上下界,比如第一个参数的范围就是1-100 %初始化种群 for i = 1 : pop for j=1:dim if j==1%除了学习率 其他的都是整数 ...
为了实现对大量的网络信息的正确分类以便使用户迅速获取所需信息,提出一种新的网页内容分类算法,该算法将粒子群算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合起来,利用粒子群算法良好的寻优能力优化LSSVM的分类性能。在由新闻网页文本构成的数据集上的仿真实验结果表明,PSO和LSSVM融合的算法能够有效提高LSSVM的分类性能,...