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編輯 對象識別 使用機器學習進行對象識別 HOG（定向梯度直方圖）特征提取器和 SVM（支持向量機）模型：在深度學習時代之前，它是一種最先進的對象檢測方法。它采用正（包含對象的圖像）和負（不包含對象的圖像）樣本的直方圖描述符，并在此基礎上訓練我們的 SVM 模型。

為了進一步證明 CNN 的優越性，將其與三種流行的機器學習模型（包括支持向量機(SVM)、人工神經網絡(ANN) 和自適應提升 (Adaboost)）進行了比較，所有這些模型都是使用相同的訓練開發的和測試集。圖 6顯示了三種機器學習模型和 CNN 在測試集上的性能。顯然，CNN 生成的預測大多接近于觀察到的抗壓強度，并且 CNN 的決定系數（R 2）在四個模型中最高。

新型的CNN 神經網絡架構表現出以多個網絡或多種網絡級聯組合應用的新態勢，神經網絡形態的快速進化為紛繁復雜的科研領域提供了智能高效的數據分析手段。卷積神經網絡(CNN) 算法是用于識別和分類圖像等高維數據的新興技術，具有相對較低的計算成本和較高的準確性。CNN 的隱藏層是卷積層和池化層。這些層可以提取圖像的潛在特征，并通過訓練映射輸入圖像和輸出類別之間的函數關系。

本文采用了更為精簡的第二種故障分類方案，即通過WPT小波包分解技術處理原始時序信號，在此基礎上通過小波能量計算得到維度較小的間接特征，作為后續分類模型的輸入（分類模型選擇了SVM支持向量機和BP神經網絡）。圖6右展示了分類模型為BP神經網絡時的訓練情況。

）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態預測、水體光學參數反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷2.圖像處理方面

將一些不同的論文和案例研究作為參考，但目前正在研究的是非線性技術的使用，如支持向量機(svm)在一些時間序列預測應用中的成功使用。[11]更常見的線性技術無法以最佳結果來預測某些過程的性質，而支持向量機是一種通常在非線性、非穩態和在某些情況下不完全由原來定義的情況中表現良好的技術。在支持向量機不是一個可行的預測建模選擇的情況下，研究了不同的更常見的解決方案的優缺點。

5.6 AlexNetAlexNet是一種卷積神經網絡(CNN)，由亞歷克斯·克里澤夫斯基（Alex Krizhevsky）設計,與伊爾亞?蘇茨克維（Ilya Sutskever）和克里澤夫斯基的博士導師杰弗里·辛頓（Geoff Hinton）共同發表.