基于信息熵特征的,构建SVM BP分类器对信号进行分类技术

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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

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

 

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

 

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

 

训练过程的结果图

图 迭代过程的mse曲线实质

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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。

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