數據分類預測的案例
分類預測 | MATLAB實現WOA-CNN-LSTM-Attention數據分類預測
預測效果
使用教程
1 基本介紹
1.MATLAB實現WOA-CNN-LSTM-Attention數據分類預測，運行環境Matlab2021b及以上；
2.基于鯨魚優化算法（WOA）、卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的數據分類預測程序；
3.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內注釋詳細，直接替換數據就可以用；過WOA優化算法優化學習率、卷積核大小、神經元個數，這3個關鍵參數，以測試集精度最高為目標函數
程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代優化圖，混淆矩陣圖；
4.data為數據集，輸入12個特征，分四類；main為主程序，其余為函數文件，無需運行，可在下載區獲取數據和程序內容。
5.適用領域：適用于各種數據分類場景，如滾動軸承故障、變壓器油氣故障、電力系統輸電線路故障區域、絕緣子、配網、電能質量擾動，等領域的識別、診斷和分類。
使用便捷：直接使用EXCEL表格導入數據，無需大幅修改程序。內部有詳細注釋，易于理解。
2 研究內容
注意力機制模塊：
SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）是一種聚焦于通道維度而提出一種新的結構單元，為模型添加了通道注意力機制，該機制通過添加各個特征通道的重要程度的權重，針對不同的任務增強或者抑制對應的通道，以此來提取有用的特征。該模塊的內部操作流程如圖，總體分為三步：首先是Squeeze 壓縮操作，對空間維度的特征進行壓縮，保持特征通道數量不變。融合全局信息即全局池化，并將每個二維特征通道轉換為實數。實數計算公式如公式所示。該實數由k個通道得到的特征之和除以空間維度的值而得，空間維數為H*W。其次是Excitation激勵操作，它由兩層全連接層和Sigmoid函數組成。
展開 2-11 基于matlab的BP-Adaboost的強分類器分類預測 ￥12.2
基于matlab的BP-Adaboost的強分類器分類預測，Adaboost是一種迭代分類算法，其在同一訓練集采用不同方法訓練不同分類器（弱分類器），并根據弱分類器的誤差分配不同權重，然后將這些弱分類器組合成一個更強的最終分類器（強分類器），并一直迭代，直到分類的錯誤率達到之前設定的閾值或者迭代次數達到設定最大迭代次數。程序已調通，可直接運行。
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
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寶鋼材料分類和強度數據08
寶鋼材料
BQB 400-2003寶鋼冷軋鋼板及鋼帶的技術標準[1].pdf
BQB 400-2003寶鋼冷軋鋼板及鋼帶的技術標準[1].pdf
零點(Zero-Shot)文本分類的實踐---Flair訓練數據
1 引言
在所有的自然語言處理任務中，感覺《零點文本分類(Zero Shot Text Classification)》最有趣。然而，當把這種技術應用于實際項目時，會產生附加的問題。這個筆記簡要討論了一些實踐中遇到的問題以及解決辦法。
2 遇到的問題
最初想把段落劃分成句子來分類，但在實踐中發現這條路徑行不通，主要原因是運行時間太長，必須按預先劃分的段落來分類。接下來的問題是如何選取合適的candidate_labels，在Zero-Shot中，標簽選擇非常關鍵，為了得到特定的主題，標簽不能取得太籠統，例如"bearing capacity" 要比"geotechnical engineering"更合適些。在試驗bart-large-mnli和distilbert-base-uncased-mnli這兩個模型的過程中，發現如果標簽中的詞匯在文本中出現過，那么匹配的幾率大。例如，從數據集中隨機抽取了18個含有“rock bolts"的段落，如果用標簽"rock bolt"來匹配，那么會取得很好的結果。
不過，對于這個句子"An empirical method for design of grouted bolts in rock tunnels based on the Geological Strength Index (GSI)[基于地質強度指數(GSI)的巖石隧道灌漿錨桿設計的經驗方法]", 如果我們設定兩個標簽"underground"和"slope", 結果發現這兩個模型都不能給出結果，這是由于模型不能識別出"tunnel"究竟是指地下還是邊坡。這也充分說明了預訓練模型的局限性。因此我們需要解決這個問題。
3 Flair訓練
我們可以在現有模型的基礎上用自己的數據進行訓練。
展開 分類與零部件關鍵數據
高質量的零部件關鍵數據是企業具有競爭力的重要保障. 盡管如此, 很多企業在零部件關鍵數據的質量方面仍然有很大的提高需求.
錯誤的零部件關鍵數據將導致高成本并對企業的發展產生負面影響. 原因在于它在零部件搜索方面耗費了大量的時間, 新物料的創建和冗余數據的出現直接導致了高成本.
(請查看新物料的創建影響哪些成本?)
零部件關鍵數據的錯誤比例
德國企業針對零部件關鍵數據的錯誤比例估算有多高? (重復零部件的數量, 錯誤的分類, 無法理解的零部件文本等等.)
零部件關鍵數據質量差的原因
導致零部件關鍵數據質量差的原因是多方面的:
對零部件關鍵數據的創建流程, 規則和責任沒有統一定義
當前軟件解決方案沒有在零部件的自動化維護方面提供很好的支持
數據必須在多個不同數據源進行維護
工作人員對獲得質量高的零部件關鍵數據的必要性缺乏認識
通過CADENAS整理和分類零部件關鍵數據
在幾何相似性搜索GEOsearch與PARTwarehouse的組合下, 為零部件的搜索和有效清理錯綜復雜的零部件關鍵數據方面提供了有力支持.
我們在零部件關鍵數據分類方面的服務包括:
重復件和零部件關鍵數據的清理
部件關鍵數據創建和更新
零部件和供應商整合
對外購標準件(Outsourcing)進行分類
以及產品目錄/重用件的創建
引入eCl@ss提供咨詢
單體, 裝配體和零部件關鍵數據按照eCl@ss分類
在SAP中導入eCl@ss 分類
展開 理論加案例，一文讀懂數據分析中的分類建模
一、什么是分類
分類，是數據建模領域的重要分支，你每天也都會接觸。
手機垃圾短信過濾，就是分類算法給短信打的標簽，比如0代表正常短信，1代表垃圾短信。
在醫學領域，根據影像檢查判斷腫瘤是良性還是惡性。在工業領域，根據設備工作特征做故障診斷。在材料領域，根據配方快速預測新材料的特性是否符合要求。
前面這些例子大多是二分類，即只有兩個標簽，更細的還有多分類。
比如電子郵件分為正常郵件、廣告郵件、垃圾郵件或釣魚郵件。貸款風險評估，分類為高風險中風險低風險。工廠的質量控制，分類為一級品、二級品以及廢品。
二、分類算法
分類算法的核心邏輯是找到數據中特征與標簽之間的映射關系。簡單來說，就是找到一個“函數”，根據輸入數據的特征，準確地判斷數據所屬的類別。
根據算法原理和實現方式，分類算法可以分為線性算法，非線性算法和集成學習算法。這三類算法分別適合不同的建模場景，訓練出的模型復雜度一般也越來越高。
針對每一大類，數據建模軟件DTEmpower也內置了多種算法。
比如線性算法里的邏輯回歸算法Logistic，它的優點是簡單高效計算成本低，且可解釋性強，比如你能通過模型看出某個特征的重要性。
但線性算法更適合特征與目標變量之間存在線性關系的場景。所謂線性關系，就是因變量y可以寫成y=ax1+bx2+cx3...這種形式。
非線性分類算法里的比較著名的KNN，K近鄰算法。它的優點是原理簡單且能處理非線性數據，對異常值不敏感。但缺點就是計算效率低，處理大數據時比較慢，因此也更適合數據量不大且數據集維度不高的情況。
集成學習算法里，RandomForest隨機森林算法很有代表性，它最顯著的優點是抗過擬合能力強。
所謂過擬合，指的是模型在訓練數據上表現非常好，精度很高。
展開 基于降噪自編碼器-多層感知機（DAE-MLP）的手寫數字分類預測MATLAB實戰
今天給大家分享基于DAF-MLP的手寫數字分類預測MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。
一、算法原理
1.1 降噪自編碼器（Denoising Auto-Encoders, DAE）
在介紹降噪自編碼器的原理之前，需要介紹一下自編碼器的原理，這樣才能方便我們理解降噪自編碼器的原理。如圖1所示為自編碼器的網絡結構，它包含有編碼階段和解碼階段。主要應用于數據去噪和數據降維。
圖1 自編碼器的網絡結構
它的編碼和解碼過程可表達為
其中，W1、b1為編碼的權重和偏置，W2、b2為編碼的權重和偏置，
自編碼器的目的是使輸出與輸入盡量相同，所以采用的損失函數可表達為：
當損失函數J的值越小，那么經自編碼器重構的數據與原始數據就盡可能的相同。但在實際中，我們更關注的是自編碼器的隱層表達，而不是實際輸出。自編碼器真正關心的是隱藏層的特征表達，一個好的表達能夠捕獲輸入信號的穩定結構，以該目的為出發出現了降噪自動編碼器。
降噪自動編碼器的網絡結構如圖2所示。降噪自動編碼器，首先對干凈的輸入信號加入噪聲產生一個受損的信號。然后將受損信號送入傳統的自動編碼器中，使其重建回原來的無損信號。降噪自編碼器的優點是：它通過人為的增加噪聲使模型獲得魯棒性的特征表達。
圖2 降噪自編碼器的網絡結構
1.2 多層感知機（Multilayer Perceptron，MLP）
多層感知機是由單層感知機推廣而來，最主要的特點是有多個神經元層。一般將MLP的第一層稱為輸入層，中間的層為隱藏層，最后一層為輸出層。如下圖3所示。MLP并沒有規定隱藏層的數量，因此可以根據實際處理需求選擇合適的隱藏層層數，且對于隱藏層和輸出層中每層神經元的個數也沒有限制。
展開 寶鋼材料分類和強度數據07
寶鋼材料
BQB 400-2003寶鋼冷軋鋼板及鋼帶的技術標準[1].pdf
BQB 400-2003寶鋼冷軋鋼板及鋼帶的技術標準[1].pdf
行業洞見 | 開發有效零件和數據分類程序的 5 個關鍵步驟
通常，組織會忽視在PLM系統中存在重復數據的影響。一項調查發現，工程師將36%的時間花在非增值工作上，其中近四分之一的時間用于搜索信息。如果沒有有效的數據分類，您的工程師就會浪費大量時間和精力來搜索零件、創建重復零件，并努力尋找能夠跨部門協作和報告的通用表達。優先考慮您的分類策略可以避免低效率，鼓勵團隊合作和創造更高的生產力，并最終為您的團隊創造更大空間以專注于創新。
鑒于供應鏈中斷、材料成本高于預期、勞動力短缺和產品復雜性，制定有效的零件和數據分類策略也至關重要。將零件和數據分類納入您的產品開發流程可以幫助運營優化成本和零件可用性，并簡化制造和服務的設計。
了解數據分類的類型以及如何開始數據分類
零件和數據分類是組織產品、零件和文檔以提高可搜索性和生產力的過程。
展開 根據eCl@ss標準分類的3D CAD模型數據為客戶提供了更多的附加價值
eCl@ss分類系統采用了比較先進的面向對象的設計理念，按產品規格和產品變量劃分出不同的架構和層次，進而一步步組合出具有唯一性的產品類別、產品關鍵字代碼和產品描述。eCl@ss包含了大約38,000種產品分類和16,000種產品標簽，基本上囊括了目前所有在使用的產品和服務。eCl@ss作為唯一符合ISO/IEC標準的工業數據標準，在全球范圍內得到了廣泛認可和采用，迄今為止全球已有超過3500家企業采用并從中獲益，會員單位有西門子、博世、菲尼克斯、倍加福、施耐德、SAP、漢莎航空、奧迪、ABB、巴斯夫、拜耳、阿里巴巴等。通過應用eCl@ss主數據標準，企業將能夠跨越行業、國家和語言的鴻溝，在企業內部和企業間實現采購、倉儲、生產和銷售的標準化，同時還能發掘銷售及協同潛力，降低成本，并提升庫存管理和數據管理的效率。
根據eCl@ss標準分類的3D CAD模型數據為客戶提供了更多的附加價值
eCl @ ss發布的新版本11.0中，為一個全新的學科領域——“流體技術”提出了許多新的類別、功能、分類關鍵字以及對產品和服務的清晰描述。奧格斯堡軟件制造商CADENAS自2012年以來一直是eCl @ ss授權的IT服務提供商，并對eCl @ ss 11.0新版本的發布提供了大力支持。CADENAS的戰略性零部件數據資源管理系統PARTsolutions和3D CAD模型下載平臺PARTcommunity的用戶現在可以隨時隨地訪問按照eCl @ ss 11.0標準進行分類的DIN / EN / ISO標準零部件。
諸如AHP、Festo、Rittal、SKF、Würth和Wago之類的組件制造商也從分類系統中大大受益：通過提供帶有智能分類信息（例如根據eCl@ss標準分類）的3D CAD產品數據為客戶帶來更多的附加價值。
展開 6混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數 ￥8.9
混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數，基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。
直播預告 | 基于人工智能的材料測試數據擴充與快速預測
針對材料性能測試周期長、成本高的問題，海克斯康融合物理測試、虛擬實驗和人工智能技術，開發出一套基于人工智能的材料數據擴充解決方案。該方案旨在幫助客戶快速獲取準確可靠的材料屬性數據。
該解決方案工作流程中的三種方法
海克斯康基于人工智能的材料數據擴充解決方案主要包含以下兩部分：
■材料數據的存儲與管理：對客戶的材料數據進行結構化存儲，并提供便捷的展示方式，有效解決材料數據在存儲、使用和共享環節的難題。
■材料數據的擴充：通過結合材料數據擴充的三種經典方法，即實驗測試、虛擬材料建模和人工智能，搭建了一種材料數據擴充智能化解決方案。該方案能夠幫助客戶利用少量材料測試數據，精準預測更廣泛條件下的材料屬性（如靜力學性能、蠕變性能、疲勞性能等）。這確保了客戶能夠高效、準確地獲取用于仿真分析所需的高質量材料數據，同時顯著提升仿真結果的精度與可靠性。
本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件應用專家常誠，在直播間中講師將詳細介紹海克斯康基于人工智能的材料數據擴充解決方案及各功能使用方法，并結合多個實際應用案例，分析該解決方案的應用實效和賦能價值。敬請關注！
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7月9日 14:00
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直播內容聚焦
? 基于人工智能的材料數據擴充解決方案功能介紹及使用
? 復合材料靜力學性能、蠕變性能、疲勞性能擴充實際案例及精度對比
? 使用上述解決方案的投資回報率（ROI）
常誠
海克斯康工業軟件應用專家
工程力學博士，在CAD/CAE行業擁有8年工作經驗，在汽車零部件設計與仿真、航天航空、能源建筑等領域有豐富經驗。
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