本文提出一种基于核SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)的分类方法来处理支持向量机(SVM)在非平衡数据集上的分类问题.其核心思想是首先在特征空间中采用核SMOTE方法对少数类样本进行上采样,然后通过输入空间和特征空间的距离关系寻找所合成样本在输入空间的原像,最后再采用SVM对其进行训练.实验表明,核SMOTE方法所合成的样本质量高于SMOTE算法,从而有效提高SVM在非平衡数据集上的分类效果.

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维 理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力

基于最小二乘支持向量机理论建立了岩土本构模型,并结合有限元理论分析了ABAQUS在求解非线性问题的基本原理和具体过程。利用ABAQUS中UMAT接口将最小二乘支持向量机岩土本构模型用于一隧道工程开挖实例分析,结果表明其最小二乘支持向量机本构模型用于有限元分析的可行性和优越性。

资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

这是用于使用软边界模型和次梯度下降优化的 2 类问题的支持向量机代码。

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

支持向量机（SVM）不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。在 SVM 回归中，模型的目标是尽量拟合给定的数据集，同时保持尽可能多的数据点落在间隔（epsilon-tube）内。

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机

SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 　　目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 　　（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中； 　　（2）间接法，主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。