说明:采用SVM支持向量机,对5种故障进行分类诊断,程序可实现判断故障是否发生,并发生的故障类型进行诊断,根据故障数据分析故障类型,相比于传统神经网络算法具有更强的小样本数据分类能力。
说明: 为检验支持向量机非线性回归的泛化能力,BP神经网络有着很强的非线性拟合能力,能以任意精度逼近任意非线性连续函数,当然其前提条件是——神经网络构造适当并且训练充分。
说明:简单实用的支持向量机分类程序,包括自定义核函数的代码,适用于09以上版本。
说明:支持向量机的多分类,用布谷鸟算法的优化。
说明:自己编写的基于支持向量机的决策树的数字识别,识别率很高,另外还有1-v-1分类法作为对照。只有一个文件而且非常简短易懂