matlab_python22
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基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术

基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术

基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术_第1张图片

图 SVM决策平面的示意图

一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机

图 支护的图像基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术_第2张图片知乎

 

可以看出，SVM需要得到的是使得间隔越大，也就是让w越小，进而可以转化为求解一个带约束条件的最小值问题，满足导数0的求解过程，本文在求解中，需要借助libsvm工具箱进行设计分析。

主要的结果基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术_第3张图片

 

可以读取图像

并且提取到特征

并且可以进行svm和bp神经网络的算法技术研究和实现

这是BP神经网络诊断过程的结果基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术_第4张图片

 

可以看到拟合度很高，证明了效果是非常出的

基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术_第5张图片

 

训练过程的结果图

图 迭代过程的mse曲线实质

基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术_第6张图片

 

可以看出，在迭代得到差不多第九步的时候就达到了很好的效果

证明了有效性。

基于信息熵特征的，构建SVMBP分类器对信号进行分类技术-机器学习文档类资源-CSDN文库

 

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