支持向量機的案例
經驗模式分解模糊特征提取的支持向量機混合診斷模型
摘要：為解決機械故障小樣本模式識別問題，有效地提高分類的準確率，提出了一種基于經驗模式分解
模糊特征提取的支持向量機混合診斷模型。
該模型通過對信號進行經驗模式分解，提取信號的本征模式分量并轉化為模糊特征向量!對機器故
障進行診斷，然后將模糊特征向量輸入到多分類的支持向量機中，實現了對機器不同故障類型的
識別。
將該模型應用于汽輪發電機組的!種工作狀態的識別中，測試結果表明，同原有的未經過任何特征
提取以及經過小波包模糊特征提取的#種多分類支持向量機方法相比，該模型將分類準確率從原
有的53.3%和86.67%提高到100%，有效地改善了分類的準確性。
同時，該模型還為汽輪發電機組的故障確診提供了有力依據。
請享用！
展開 基于灰狼算法優化支持向量機的matlab算法
灰狼優化算法優化支持向量機MATLAB實戰
今天給大家分享灰狼優化算法的MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。
需要了解更多算法代碼的，可以點擊文章左下角的閱讀全文，進行獲取哦~需要了解智能算法、機器學習、深度學習和信號處理相關理論的可以后臺私信哦，下一期分享的內容就是你想了解的內容~
一、灰狼優化算法
灰狼優化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亞格里菲斯大學學者 Mirjalili 等人于2014年提出來的一種群智能優化算法。該算法受到了灰狼捕食獵物活動的啟發而開發的一種優化搜索方法，它具有較強的收斂性能、參數少、易實現等特點。
灰狼屬于犬科動物，被認為是頂級的掠食者，它們處于生物圈食物鏈的頂端。灰狼大多喜歡群居，它們具有非常嚴格的社會等級層次制度，如下圖所示。
金字塔第一層為種群中的領導者，稱為 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的個體，主要負責關于狩獵、睡覺的時間和地方、食物分配等群體中各項決策的事務。
金字塔第二層是 α 的智囊團隊，稱為 β 。β 主要負責協助α 進行決策。當整個狼群的 α 出現空缺時，β 將接替 α 的位置。β 在狼群中的支配權僅次于 α，它將 α 的命令下達給其他成員，并將其他成員的執行情況反饋給 α 起著橋梁的作用。
金字塔第三層是 δ ，δ 聽從 α 和 β 的決策命令，主要負責偵查、放哨、看護等事務。適應度不好的 α 和 β 也會降為 δ 。金字塔最底層是 ω ，主要負責種群內部關系的平衡。
灰狼的社會等級在群體狩獵過程中發揮著重要的作用，捕食的過程在 α 的帶領下完成。
展開 184基于matlab的相關向量機（RVM）回歸和分類算法 ￥12.2
基于matlab的相關向量機（RVM）回歸和分類算法。該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機（SVM）的主要局限性。RVM關鍵是為每個權參數 都引入一個單獨的超參數 ，而不是一個共享超參數。程序已調通，可直接運行。
考慮多因素影響的光伏發電功率智能預測研究
表1 光伏發電功率影響因素的權重值
2.5 最小二乘支持向量機
根據權重值對影響因素進行處理，建立光伏發電功率預測訓練樣本集合，通過映射函數φ()將訓練樣本進行空間變換，得到最小二乘支持向量機的光伏發電功率預測建模線性回歸形式為：
為了使光伏發電功率預測誤差(ei)盡可能最小，引入松弛因子ξ，并對條件進行相應的約束，可以得到：
式中，γ為最小二乘支持向量機的參數。
為了提升光伏發電功率預測效率，采用拉格朗日乘子αi建立拉格朗日函數：
分別對w,b，ξ，α求導，并且使它們求導結果為0，即：
從而得到式(3)w和b的計算公式：
由于光伏發電功率與影響因素之間存在一種復雜非線性關系，因此采用核函數替代內積操作，K(x,xi)=φ(x)Tφ(xi)，這樣光伏發電功率預測模型可以描述為：
式中，K(x,xi)具體為：
式中，σ表示核函數的參數。
展開 
sklearn中支持向量機（SVM）用于回歸
摘要：本文使用SVM進行回歸；
00 獲取sklearn中糖尿病患者數據
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm
diabetes=datasets.load_diabetes()
train_x=diabetes.data[:342,:]
train_y=diabetes.target[:342]
test_x=diabetes.data[342:,:]
test_y=diabetes.target[342:]
01 SVM線性回歸
regre=svm.LinearSVR()
regre.fit(train_x,train_y)
regre.score(test_x,test_y)
Out[36]: -0.3826827941256945
regre.coef_
Out[37]:
array([ 2.49261883, 0.25752362, 6.21448813, 4.90032452, 2.70896776,
2.61597544, -4.9194174 , 5.41655006, 6.48684744, 3.7077186 ])regre.intercept_
Out[38]: array([103.12986397])
regre.n_iter_
Out[39]: 9
考察參數loss的影響：
regre=svm.LinearSVR(loss='epsilon_insensitive')
regre.fit(train_x,train_y)
regre.score(test_x,test_y)
Out[40]: -0.38589592979512455
展開 sklearn中支持向量機（SVM）用于分類
摘要：本文使用SVM進行分類；
00 獲取sklearn中鳶尾花數據
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm
iris=datasets.load_iris()
dex1=np.random.choice(150,size=120,replace=False)
dex2=[]
for i in range(150):
if i not in dex1:
dex2.append(i)
train_x=iris.data[dex1,:]
train_y=iris.target[dex1]
test_x=iris.data[dex2,:]
test_y=iris.target[dex2]
01 SVM線性分類
classi=svm.LinearSVC(max_iter=5000)
classi.fit(train_x,train_y)
classi.coef_
Out[21]:
array([[ 0.18423835, 0.45122936, -0.80794123, -0.4507153 ],
[ 0.07950217, -0.8192085 , 0.42309252, -0.99830954],
[-0.96954958, -0.97387786, 1.54891257, 1.68449995]])
classi.intercept_
Out[22]: array([ 0.109562 , 1.31266596, -1.50936256])
classi.n_iter_
Out[23]: 3038
classi.score(test_x
展開 基于PSO優化LSSVM的時序預測MATLAB實戰
需要了解更多算法代碼的，可以點擊文章左下角的閱讀全文，進行獲取哦~需要了解智能算法、機器學習、深度學習和信號處理相關理論的可以后臺私信哦，下一期分享的內容就是你想了解的內容~
一、算法原理
支持向量機是針對小樣本問題，基于結構風險最小化，較好地解決了以往機器學習模型中的過學習、非線性、維數災難以及局部極小值等問題，具有較好的泛化能力；然而，該方法在大規模訓練樣本時，存在訓練速度慢、穩定性差等缺陷，從而制約了其使用范圍（學習過程中需要求解二次規劃問題）。為加快支持向量機的訓練速度和簡化計算復雜度，最小二乘支持向量機（Least Square Support Vector Machine, LSSVM）被提出。最小二乘支持向量機（LSSVM）是標準支持向量機的一種擴展，該算法將支持 向量機的求解從二次規劃問題轉化為線性方程組。它與支持向量機的不同之處在于它把不等式約束改成等式約束，并把經驗風險由偏差的一次方改為二次方。
本文分享的實戰為時序預測問題是一類回歸問題，因此接下來介紹的算法原理為最小二乘支持向量回歸算法（LSSVR）。
展開 機械故障診斷的Hilbert-Huang變換方法
9.3.1 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷方法
9.3.2 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
9.3.3 基于內稟模態奇異值熵的轉子系統狀態監測與故障診斷方法
第10章 內稟模態包絡譜方法
10.1 概述
10.2 包絡分析法
10.3 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
10.3.1 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的故障診斷方法步驟
10.3.2 實例分析
10.4 基于內稟模態包絡譜的齒輪故障診斷方法
10.4.1 齒輪故障振動信號的調幅特性
10.4.2 仿真信號分析
10.4.3 實例分析
參考文獻
展開 《機械故障診斷的Hilbert-Huang變換方法》
9.3.1 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷方法
9.3.2 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
9.3.3 基于內稟模態奇異值熵的轉子系統狀態監測與故障診斷方法
第10章 內稟模態包絡譜方法
10.1 概述
10.2 包絡分析法
10.3 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
10.3.1 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的故障診斷方法步驟
10.3.2 實例分析
10.4 基于內稟模態包絡譜的齒輪故障診斷方法
10.4.1 齒輪故障振動信號的調幅特性
10.4.2 仿真信號分析
10.4.3 實例分析
參考文獻
展開 基于機器學習和代理模型的CAE參數優化模型建立
主要包括以下內容：
1.通過doepy庫進行DOE創建，如拉丁方DOE；
2.通過pyNastran庫對nastran求解文件進行模型更新；
3.通過sklearn庫進行機器學習模型訓練，如支持向量機模型、貝葉斯嶺回歸模型；
4.通過smt庫進行代理模型創建，如Kriging模型；
5.通過SALib庫進行靈敏度分析。
使用支持向量回歸進行時間序列預測
近年來，支持向量回歸 （SVR） 因其處理非線性關系和高維數據的能力而成為一種強大的時間序列預測工具。 在本項目中，我們將深入研究使用 SVR 進行時間序列預測，特別關注預測未來 10 個月的電力生產。
支持向量回歸
支持向量回歸 （SVR） 是 SVM 中的一種監督學習技術，旨在在高維特征空間中找到最適合訓練數據的超平面，并最大限度地減少回歸任務的預測誤差。SVR 是一種用于預測連續值的技術。在使用 SVR 進行時間序列預測時，它被視為回歸任務。
SVR 的工作原理是繪制最適合數據點的線條（在更簡單的情況下）或表面（在更復雜的情況下）。 回歸旨在根據一個或多個輸入特征預測連續目標變量。
在時間序列預測中，目標變量是時間序列的未來值（例如，未來日期的股票價格、未來時間步長的溫度）。SVR 作為一種回歸技術，學習一個模型，該模型將歷史時間序列數據（特征）映射到相應的未來值（目標變量）。
時間序列預測中 SVR 的輸出是一個連續值，表示時間序列的預測未來值。
支持向量回歸 （SVR） 的關鍵組成部分
超平面：在 SVR 中，超平面是最適合數據點的線（對于一維數據）、平面（對于二維數據）或超平面（對于多維數據），同時最大化邊距。margin 是超平面和支持向量之間的距離。它充當預測新數據點的決策邊界。
支持向量：支持向量是最接近超平面的數據點，它們決定了超平面的最佳序列。在 SVR 中，支持向量是落在預測函數（超平面）周圍一定邊距內的數據點。
內核函數： SVR 可以通過采用內核函數來處理特征之間的非線性關系。這些函數將輸入數據映射到更高維的空間，其中線性超平面可以有效地分離或近似數據。常見的內核包括線性、多項式、徑向基函數 （RBF） 和 sigmoid。
展開 
【篇三】生物醫藥領域發文難？(CADD、ROSETTA、多組學）一區SCI墊腳石已備好！
高維組學數據的預處理框架
常用數據預處理方法：缺失值填補，標準化，歸一化，對數轉化
常用的降維方法，PCA，tSNE等
數據探索分析（EDA）
2 案例實踐教學二：利用Python讀取組學CSV數據并進行數據探索可視化分析（Exploratory data analysis,EDA）
經典機器學習模型及多組學應用 目標：對在多組學整合分析中最常使用的幾種機器學習模型進行介紹，總結它們的優缺點及適用范圍，通過動手實踐快速掌握幾種方法
線性模型（線性回歸、梯度下降、正則化、回歸的評價指標）
決策樹（決策樹原理、ID3算法、C4.5算法、CART算法）
支持向量機（線性支持向量機、可分、不可分支持向量機）
集成學習（AdaBoost和GBDT算法、XGBoost算法、LightGBM算法）
模型選擇與性能優化（數據清洗、特征工程、數據建模）
Scikit-learn機器學習庫的使用
2 案例實踐三：基于轉錄組學數據進行端到端的機器學習項目泛癌預測（數據預處理，數據建模，模型評估）
2 案例實踐四：基于蛋白組學-代謝組學在COVID-19中生物標志物的發現
深度學習在組學數據的應用 (入門及實踐) 目標：隨著高通量組學平臺的發展，生物醫學研究大多采取了多組學技術結合的方法，不同組學來源（如轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學）的數據可以通過基于深度學習的預測算法進行整合，以揭示系統生物學的復雜工作。在這一部分我們會重點對基于深度學習的神經網絡進行系統的講解，學習常見的神經網絡架構在多組學分析的應用。
? 深度學習介紹，常用神經網絡架構介紹? 監督學習介紹，神經網絡在轉錄組學+代謝組學的疾病預測為例
? 無監督學習介紹，高維組學數據降維，聚類分析，以單細胞轉錄組數據為例
2 案例實踐五：基于t-SNE和UMAP進行單細胞轉錄組學數據降維，細胞亞型聚類分析。
展開 基于網格式搜索SVM方法的電力負荷預測
網絡搜索支持向量機（svm）預測方法以歷史的電力負荷為依據，不需要專家經驗，只需對樣本進行訓練，就可以逼近輸入/輸出的關系。
本課題采用網絡搜索svm的方法對電力負荷進行預測系統的設計。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）最先由Cortes和Vapnik提出，它是一種有監督的模式識別方法。它的主要思想是建立一個分類決策面。SVM利用核函數將數據映射到高維空間，使其盡可能的線性可分。常用的核函數包括線性核函數、多項式核、徑向基核（RBF）、傅里葉核、樣條核和Sigmoid核函數等。通過比較這些核函數適用的數據特點，無論樣本數據特點是高維還是低維，數據量大還是小，RBF核函數展現了很好的分類性能。因此，選擇RBF作為SVM的分類核函數。
可以看出，優化問題取決于兩個重要參數c和g，這兩個參數會影響SVM的預測性能。SVM預測問題取決于兩個重要參數c和g，這兩個參數會影響SVM的預測性能。為了提高模型的預測性能，引入網格式搜索法（GS）優化模型建立過程中的兩個重要參數。同時避免模型過學習和欠學習的現象發生，采用5倍交叉驗證法以訓練集最小均方根誤差為適應度函數來進行參數尋優。當達到最小均方根誤差時，所得到的c和g為最佳參數。GS中，以0.5為間隔進行全局搜索，c和g的范圍均是（2-10, 210）
總之SVM預測過程為：
（1）輸入數據，規定訓練輸入、訓練輸出、預測輸入和預測輸出
（2）為加快網絡收斂速度，進行數據歸一化處理
（3）參數尋優，網格數搜索開始
（4）得到最優參數建立預測模型，避免模型過學習和欠學習的現象發生，采用5倍交叉驗證法以訓練集最小均方根誤差為適應度函數來進行參數尋優。當達到最小均方根誤差時，所得到的c和g為最佳參數。
展開 17個機器學習的常用算法
常見的算法包括：分類及回歸樹（Classification And Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）
10. 貝葉斯方法貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（Averaged One-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。
11. 基于核的算法基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。基于核的算法把輸入數據映射到一個高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。常見的基于核的算法包括：支持向量機（Support Vector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等。
12.聚類算法聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數據進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數據的內在結構，以便按照最大的共同點將數據進行歸類。常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。
13.
展開 LS-OPT?優化設計和參數識別
LS-OPT界面參數定義流程圖
功能:
?多學科優化和多目標優化(MDO/MOO)
?離散變量和混合變量優化
?全局優化
?魯棒優化與/或可靠性優化
?LS-DYNA? 數據，包括異常分析數據和LS-PrePost? 支持數據
?噪聲與滯回曲線匹配的參數識別
?基于數字圖像相關法的全場校正
?不確定性量化
?靈敏度分析
基于分類器的參數化車身側面碰撞
求解器和算法:
?連續響應面方法
?遺傳算法和高效全局優化算法(EGO)
?求解多目標優化的NSGA-II算法
?蒙特卡羅算法 (直接法與基于代理模型法)
?異常分析法
?針對統計分類的支持向量機法(SVMs)
?Taguchi方法
?曲線相似性度量：動態時間規整算法(DTW), 部分曲線映射和曲線離散Fréchet距離算法
?實驗設計：空間填充法, 全因子或部分因子設計法, 拉丁超立方體抽樣法
?代理模型：神經網絡模型、多項式模型、 Kriging模型和支持向量機回歸模型
?基于網絡計算環境的作業調度
實際的數據 (LS-DYNA) 分類器 (藍色邊界線)
LS-OPT具有以下交互式圖形界面后處理的功能：
?計算結果繪圖 (相關矩陣, 散點圖, 平行坐標, 自組織映射, 時間歷程, 數據統計)
?代理模型繪圖 (面, 二維橫截面, 準確率, 全局靈敏度, 歷史靈敏度)
?Pareto繪圖 (散點圖, 平行坐標, 自組織映射)
?隨機分析 (統計工具, 相關性, 隨機貢獻)
?優化歷史
?具有交互功能的表格
采用動態時間規整算法的GISSMO 失效模型校正
全場校正 (數字圖像相關法)
材料參數識別
網址：
https://www.lsoptsupport.com/
展開 