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🔥 内容介绍
在当今大数据时代,数据分类预测是机器学习领域的一个重要研究方向。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种经典的有监督学习算法,被广泛应用于数据分类问题。然而,传统的SVM在处理高维大规模数据时,存在着计算复杂度高、泛化能力差等问题。为了克服这些问题,研究者们提出了基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)和支持向量机相结合的DBN-SVM方法。
DBN-SVM方法将DBN和SVM两种算法相结合,充分发挥它们各自的优势,提高数据分类预测的性能。DBN是一种无监督学习算法,能够从数据中学习到高层次的特征表示,具有良好的特征提取能力。而SVM则可以通过最大化间隔来进行数据分类,具有较强的泛化能力。
DBN-SVM方法的主要思想是先使用DBN对原始数据进行特征提取,然后将提取得到的特征作为输入,利用SVM进行数据分类。具体而言,DBN首先通过逐层贪心算法进行预训练,逐层地学习到一系列的特征表示。然后,利用这些特征表示,构建新的训练数据集,并将其作为SVM的输入。最后,通过SVM对新的训练数据集进行训练和分类预测。
DBN-SVM方法相比传统的SVM算法,在数据分类预测方面具有以下优势:
-
特征提取能力强:DBN能够从原始数据中学习到高层次的特征表示,这些特征能够更好地描述数据的内在结构和特点,从而提高分类预测的准确性。
-
计算复杂度低:DBN在预训练阶段通过逐层贪心算法进行参数初始化,可以大大降低计算复杂度,加快训练速度。
-
泛化能力强:SVM通过最大化间隔进行数据分类,具有较强的泛化能力,能够有效地处理新的未知数据。
-
适用范围广:DBN-SVM方法适用于各种类型的数据,包括结构化数据和非结构化数据。无论是图像分类、文本分类还是语音分类,都可以通过DBN-SVM方法进行有效的数据分类预测。
综上所述,基于深度置信网络结合支持向量机的DBN-SVM方法在数据分类预测方面具有很大的潜力。它能够充分发挥DBN和SVM各自的优势,提高分类预测的准确性和效率。未来,我们可以进一步探索DBN-SVM方法在其他领域的应用,推动数据分类预测技术的发展。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test = T_test ;
%% 转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
%% 创建模型
c = 10.0; % 惩罚因子
g = 0.01; % 径向基函数参数
cmd = ['-t 2', '-c', num2str(c), '-g', num2str(g)];
model = svmtrain(t_train, p_train, cmd);
%% 仿真测试
T_sim1 = svmpredict(t_train, p_train, model);
T_sim2 = svmpredict(t_test , p_test , model);
%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100;
error2 = sum((T_sim2' == T_test )) / N * 100;
%% 数据排序
[T_train, index_1] = sort(T_train);
[T_test , index_2] = sort(T_test );
T_sim1 = T_sim1(index_1);
T_sim2 = T_sim2(index_2);
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
grid
figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
grid
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 刘国强.基于深度信念网络和SVM的入侵检测研究[D].湖北工业大学[2023-09-15].
[2] 屈玉涛,邓万宇.基于matlab的svm分类预测实现[J].信息通信, 2017(3):2.DOI:CNKI:SUN:HBYD.0.2017-03-018.
[3] 芦伟东.基于SVM的边境频谱监测数据分类预测[J].中国无线电, 2022(9):44-46.
[4] 梁志.基于数据关系的SVM多分类方法研究[D].山西大学,2013.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合