有支持向量机分类和回归的代码，以及最小二乘支持向量机的代码。
有支持向量机分类和回归的代码，以及最小二乘支持向量机的代码。
器和最小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断, 取得了较高的准确率。所用数据来自 UCI bench- mar k 数据集。实验结果表明, 支持向量机和最小二乘支持向量机在医疗诊断中有很大的应用潜力。</p>
支持向量机分类程序，Matlab6.5环境下运行.可以给大家一些帮助。
matlab Matlab_使用Matlab实现的基于支持向量机的乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断向量机分类_优质项目实战
基于matlab与支持向量机分类的乳腺组织电阻抗特性诊断乳腺癌系统设计与实现
本项目用于演示使用Scikit-learn实现支持向量回归（SVM），并使用Matplotlib对结果进行可视化。该SVM模型应用于波士顿房屋数据集，并绘制预测值与实际目标值的对比图。 使用说明： 运行Python脚本：python svm.py，...
故障诊断程序支持向量机智能诊断分为多个程序 数据输入、特征提取、功能函数等
建立了基于优化的支持向量机的机械设备故障诊断模型，并且进行了相关实验，实验表明，采用本文介绍的基于支持向量机的故障诊断方法可有效识别出机械设备的故障类型，对机械设备的故障诊断提供了有效的诊断方法。
超球支持向量机有一次分类，二次分类，支持向量机回归
为了提高分类的准确度和可靠性,应用最小二乘支持向量机理论建立了变压器的分类模型。该模型以变压器油中5种主要特征气体作为输入量,以7种变压器状态作为输出量,选用了径向基核,使用了一对一的多分类算法,充分发挥了...
KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测，MATLAB代码（含LSSVM、SSA-LSSVM、ISSA-LSSVM、KPCA-ISSA-LSSVM四个模型的对比，目标函数使用5折交叉验证...
对支持向量机进行了非线性和多分类变换，构建了k-折平均分类准确率目标函数，建立了帝国殖民竞争算法优化支持向量机的非线性多分类模型，结合交叉验证原理对变压器进行了故障诊断。故障诊断结果表明，所提方法的平均...
为了提高网络故障诊断模型的建立和诊断速度, 提出一种双重支持向量机(Dual-SVM) 算法. 通过两次SVM 训练确定诊断模型: 第1 次SVM训练通过两类样本的类中心和样本点在类中心连线方向上的投影分布情况直接确 ...
1、资源内容：基于Matlab支持向量机分类研究_乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断仿真（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用...
针对轴承振动信号非线性、非平稳性和故障特征微弱性的特点,以及工程实际中难以获得大量故障样本的情况,提出了一种基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断新方法。该方法首先对轴承不同运行状态下的振动信号进行...
KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测，MATLAB代码（含SVM、SSA-SVM、ISSA-SVM、KPCA-ISSA-SVM四个模型的对比，目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数）。...
基于支持向量机的故障诊断及控制技术书中附带光盘里面的程序
最小二乘支持向量机，选自《基于matlab的机械故障诊断技术案例教程》
MATLAB支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断.zip
故障数据样本和正常运行数据样本量的不均衡将导致支持向量机在构建故障分类超平面时发生偏移,降低了基于支持向量机的故障诊断的诊断准确率.针对该问题,文中提出一种能够自动调整风险惩罚因子的新型支持向量机.该方法...
005_基于支持向量机（libsvm）的数据分类预测+有数据集可以直接运行
为了能够准确地对数控机床进行故障诊断,深入地研究了支持向量机故障诊断的方法。提出了最小二乘支持向量机的基本理论;提出了遗传模拟退火算法;进行了实例研究,结果表明该方法具有较高的故障诊断能力。
乳腺癌分类使用支持向量机的乳腺癌诊断分类客观的： 知识库是一项学习练习，旨在： 从可用数据集中应用机器学习的基本概念根据观察到的数据集评估和解释我的结果并证明我的解释是正确的创建笔记本作为计算记录并记录...
标签： matlab
基于支持向量机的故障诊断，代码中有一些注释，可以根据里面的注释修改，会测的最佳正确率，以及预测样本和测试样本的误差，真实可信
针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数优化; 然后, 通过构建...
提出粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的电动机故障诊断方法。先利用粗糙集对属性进行约简,然后将约简属性作为FSVM的输入,再对其进行训练,实现多分类,并使结果可视化。实际诊断结果验证了此方法的可行性与有效...
根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值, 设计了一种改进的支持向量机分类方法, 并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析, 所建立的新核函数在诊断中具有很好的综合性能。使用实际临床数据分析显示...
1.SABO-VMD-SVM减法平均优化变分模态分解支持向量机故障诊断（Matlab实现完整源码和数据） 2.含西储大学数据处理、SABO-VMD-特征提取和SVM故障诊断，程序内注释详细; 3.程序语言为matlab，程序可出分解图、故障诊断...
针对目前故障诊断中,难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足,提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法—支持向量机(SVM),它在样本...采用该方法扩展的多分类支持向量机在故障诊断中获得良好效果.
提出一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的汽轮机故障诊断模型.对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取.用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而...