• 利用lssvm实现多分类和二分类,应用于轴承故障诊断,分类和回归

    输入数据描述:轴承故障数据,故障有十类,利用滑动窗口进行数据采样,一个样本大小为1024,每类故障有1000个样本,总共10000个样本,输入数据形式为10000x1024,相当于1024个变量,标签采用one-hot编码, 参数调整:gamma:惩罚参数(自己调参),kernel:核函数(自己选择) sigma:核函数宽度(自己调参)

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    2020-12-16
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  • 基于CNN和SVM的猫狗识别

    传统的卷积神经网络是利用全连接层进行分类,svm对于小样本数据具有较强的分类效果,利用SVM代替卷积神经网络中的全连接层,可以提高网络识别精度

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    2020-10-12
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