svsvm多分类matlab程序.rar

模式识别课上的实验，老师给出了代码参考。包含libsvm3.18库和调用库的详细代码。可以对图片上待分割物体取点，实现从一张包含小鸭子的图片中分割出小鸭子这一物体的功能。

异步电机作为电器原动力在工业及各个领域应用十分广泛,如果发生故障不能及时检修导致电机损坏,造成很大的经济损失。针对异步电机故障,在SIMULINK中建立仿真模型,得到各种工况下的数据,然后用SVM来对故障建立预测模型,对故障进行故障类型预测。实验表明,SVM的异步电机故障诊断,分类效果好,实用性强,可以为异步电机诊断提供参考价值。

对初学者有用，希望给计算机专业的朋友们有指导。

基于 LMS 训练实现低复杂度分类器基于简单 RBF 单元的非线性扩展特征空间。 单位的中心是从使用基于新颖性的简单搜索算法训练样本检测。 相关论文： R. Dogaru，“具有简单构造的面向硬件的分类器基于支持向量的训练”，在 CSCS-16 的 Proceedings of CSCS-16 中， 第 16 届控制系统和计算机科学国际会议， 2007 年 5 月 22 - 26 日，布加勒斯特，第 1 卷，第 415-418 页。 多加鲁，R。 多加鲁, I., “使用支持向量的高效有限精度 RBF-M 神经网络架构” 电气工程中的神经网络应用 (NEUREL)，2010 年第 10 届研讨会数字对象标识符：10.1109/NEUREL.2010.5644089 出版年份：2010 年，页数：127 - 130

支持向量机用于可靠性评估，详细介绍了支持向量机和可靠性评估相关理论，并用具体实例验证了模型。

机器学习优化算法，模拟退火优化的支持向量机matlab程序

主要功能svm_grid_search使用以下参数执行网格搜索：要使用的内核名称，内核值，boxconstraint值和kktviolatonlevel级别的值。 它给出了带有训练过的 SVM 的输出数组，显示 SVM 是否无法训练（收敛）的数组，以及训练、验证和测试集的准确性。 该功能易于升级和模式。 您可以使用 I/O 结构（在 svm_grid_search_structure 中），或列出所有变量的标准方式（在 svm_grid_search 中）。 对我来说，结构的使用更优雅，当必须在函数之间传递许多相同的变量时，更容易模式化。

matlab中svm中核函数代码Matlab:copyright:/ Octave:copyright:的内核化支持张量火车机（KSTTM）[1] 该软件包包含Matlab / Octave代码，用于Kernelized Support Tensor Train Machines中提到的方法，即K-STTM-Prod和K-STTM-Sum。 要求 Matlab或Octave。 CVX工具箱[3]。 职能 fmri_demo 演示了KSTTM算法的用法。 [K] = kernel_mat（X，N，d，sigma，weight，flag） 给定训练TT格式数据，训练样本数，张量数据的阶数，高斯核参数sigma，张量数据的第一和第二模式的权重，用于K-STTM-Prod和K-STTM-Prod的内核矩阵构造，以及标志。 [Ypred] =预测（XX，alpha，b，X，Y，sigma，d，权重，标志） 针对K-STTM-Prod和K-STTM-Prod的标签预测功能，给出了用于预测的TT格式数据，学习的Lagrange乘数，SVM求解器中的学习偏差，训练TT格式数据，训练数据的标签，高斯核参数sigma，张量数据的顺序，张量数据的

svm_cvx CVX库用于实现硬边距，软边距和非线性内核支持向量机。 数学描述和解释可以在“ SVM应用程序-凸优化最终报告.pdf”中找到。 使用CVX进行ECE 273的SVM实现-凸优化类