针对齿轮箱振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对齿轮箱故障的振动信号进行分析,进行EEMD分解得到相对平稳的本征模态IMF,并计算每个IMF的能量熵,将其作为支持向量机的输入特征向量以判断齿轮箱的工作状态和故障类型。
2022-05-12 09:21:19
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文章针对SVM中的参数选择问题，提出了利用遗传算法进行优化的方法，并将其应用于商业银行的个人信用评估中，构建了个人信用评估GA-SVM模型；通过对GA适应度函数的设置来控制个人信用评估中给商业银行造成较大损失的“取伪”误判的发生；模型的应用结果表明，GA-SVM模型能够对样本数据进行较好的分类，并且“取伪”误判得到了控制。
2022-05-11 15:01:39
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基于frede blaabjerg方法的基本空间矢量pwm，并用spwm实现了我的计算解释。 此方法不包括直流链路补偿，因此不平衡电流输出。
2022-05-11 09:54:22
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使用 Wild Horse Optimizer (WHO) 的支持向量机 (SVM) 超参数优化（matlab代码）
我们使用 Wild Horse Optimizer 作为解决工程优化问题的强大且快速的元启发式算法，在分类问题中开发优化支持向量机算法超参数（内核、c、gamma）
首先，您可以使用任何带有编辑 Main.m 文件的数据集，然后单击运行
2022-05-11 09:04:42
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论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述
了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核
函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法
的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行
分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分
类准确率。
2022-05-10 18:39:08
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麻雀算法为2020年的新算法，这里用麻雀算法（SSA）优化支持向量机，并以滚动轴承故障诊断为例子，代码注释较全，适合新手，可以跑出来，本人亲自测试过，绝对可以。
2022-05-10 18:10:20
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本资源是SVM神经网络的信息粒化时序回归预测的matlab仿真。本资源利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测，通过实际检验会看到这种方法是十分可行的并且结果很是可靠。
2022-05-10 16:50:45
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