1、SVM 文本分类算法步骤如下: 1)利用向量空间模型处理方法把文本数据转化为SVM分类算法能处理的形式; 2)选择合适核函数,众多实验表明,一般情况下选择RBF作为核函数所得结果最好。 3)求解最优的参数。利用PSO(粒子群优化算法)最优化算法找出SVM分类器的最优参数。 4)利用3)所得到的最优参数应用SVM算法分类器来...
实验结果表明,PSO-SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性能优于标准SVM算法和PSO-NN算法。 4. 结论 本文提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的回归预测方法。该方法将粒子群算法与SVM算法相结合,利用粒子群算法的全局搜索能力来优化SVM算法的超参数,从而提高SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性...
技术标签:机器学习深度学习CNN故障诊断西储大学轴承pso-svm融合cnn 本文将2D-CNN与1D-CNN融合,同时对轴承数据集进行训练,然后在汇聚层将两者池化层的输出连接成一个向量,送进全连接层。模型训练结束之后,取FC层的输出作为提取到的故障特征信号。数据来源,西储大学滚动轴承故障诊断数据集。 融合CNN的结构图如图所示:...
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In this paper, we propose a novel Particle Swarm Optimized (PSO) One-Dimensional Convolutional Neural Network with Support Vector Machine (1-D CNN-SVM) architecture for real-time detection and classification of diseases. The performance of the proposed architecture is validated with a novel hardware...
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法...
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR = g1(1);NN1 = floor(g1(2))+1; if g1(3)<1/3 x1... ...
基于ＰＳＯ－ＳＶＭ的表面肌电信号多手势识别 王㊀博，闫㊀娟，杨慧斌，徐春波，吴㊀晗 （上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海２０１６２０）摘㊀要：作为人机交互的一种重要形式，手势识别在医疗康复领域已尤显重要㊂针对手势识别技术存在的不足，提出粒子群优化支持向量机（ＰＳＯ－ＳＶＭ）的多手势...
实验结果表明,PSO-SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性能优于标准SVM算法和PSO-NN算法。 4. 结论 本文提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的回归预测方法。该方法将粒子群算法与SVM算法相结合,利用粒子群算法的全局搜索能力来优化SVM算法的超参数,从而提高SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性...
基于振动信号与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型 1D-CNN,构建双通道的CNN(双流CNN),其中2D-CNN以小波时频图为输入,而1D-CNN以原始振动信号为输入,分别进行卷积层与池化层的特征提取之后,拉伸为特征向量,然后在汇聚层进行拼接,接着是全连接网路层与分类层。 2、数据准备 采用西储大学轴承故障诊断数据集,48K...