svm详细讲解(svm优化)

用于预测性维护的两级机器学习框架：学习公式的比较为了避免停机和机器故障，根据工业机器的传感器信息预测即将发生的故障和安排维护工作变得越来越重要。不同的机器学习公式可用于解决预测性维护问题。然而，文献中研究的许多方法并不直接适用于现实生活中的场景。事实上，在分类和故障检测的情况下，许多这些方法通常要么依赖于标记的机器功能，要么依赖于找到一个单调的健康指标，在回归和剩余使用寿命估计的情况下，可以进行预测，这并不总是可行的。此外，问题的决策部分并不总是与预测阶段一起研究的。本文旨在设计和比较不同的预测性维护的两级框架，并设计量化故障检测性能和维护决策时机的指标。第一层负责通过使用学习算法汇总特征来建立一个健康指标。第二层由一个决策系统组成，它可以根据这个健康指标触发警报。在该框架的第一层中比较了三种程度的改进，从简单的基于阈值的单变量预测技术到基于故障前剩余时间的监督学习方法。我们选择使用支持向量机（SVM）及其变化作为所有公式中使用的共同算法。我们在一个真实世界的旋转机器案例研究中应用和比较了不同的策略，并观察到，虽然一个简单的模型可以表现得很好，但更复杂的改进可以提高对精心选择的参数的预测。《A two-level machine learning framework for predictive maintenance: comparison of learning formulations》论文地址:网页链接

基于双通道振动融合并行深度学习模型的铣削力实时监测铣削力是铣削加工的重要参数之一，对加工质量和加工效率有着重要影响。传统的铣削力监测通常采用力传感器，但存在成本高、易受干扰等问题。而基于振动信号的监测方法具有成本低、灵敏度高等优势。通过对振动信号进行预处理，提取有效特征，将其输入到深度学习模型中进行高效准确的铣削力监测。同时，采用并行计算提高监测速度，使得监测结果能够实时反馈。在预处理过程中，首先进行信号滤波去除噪声，然后进行信号分解，得到主频带和副频带。接着，针对不同带宽的信号，分别提取时域和频域特征。时域特征包括均值、方差、峰值等，频域特征包括功率谱密度、主频等。将不同特征合并形成特征向量，输入到深度学习模型中进行分类识别。CNN具有卷积层和池化层，能够通过权值共享和特征提取降低网络复杂度，同时具有良好的特征提取效果。模型训练采用反向传播算法，根据监测结果对模型参数进行优化。为了提高监测速度，本方法采用并行计算技术，将信号处理和模型计算分别进行，并行执行，并通过 CPU 和 GPU 协同工作，快速实现实时监测。实验证明，本方法能够实现高效准确的铣削力监测，监测精度高、响应速度快，具有很大的应用前景。1、"基于双通道振动信号的铣削力实时监测方法研究"铣削力的监测是铣削加工中非常重要的参数之一，对于保障加工质量和效率具有至关重要的作用。传统的铣削力监测方法通常采取力传感器进行监测，但该方法存在较高的成本和易受环境噪声等因素的干扰的问题。而振动信号的监测方法在成本和灵敏度上都具有优势。本研究采用了双通道振动信号的监测方法，分别对铣削机床主轴和工件进行振动信号的采集，并对信号进行处理。通过信号特征的提取和模型建立，实现了对铣削力进行准确的实时监测。在信号处理过程中，首先采用数字滤波器对信号进行降噪。然后，我们使用小波变换对信号进行分解，分析出主频带和次频带。接下来，利用时域和频域特征对信号进行提取，包括均值、峰值、功率谱密度、主频等。最后，根据提取出来的特征进行分类，建立监测模型。在分类模型的建立中，我们采用支持向量机算法（SVM），该算法能够实现高效的分类识别，具有压缩输入空间、对高维数据的分类处理等优势。在实验中，我们将双通道振动信号输入到 SVM 模型中进行训练和测试。通过对模型参数的优化和调整，使得模型能够达到较高的分类精度和稳定性，从而实现实时监测。为了增强监测速度，我们将信号处理和模型计算分别进行，并行执行，实时提供监测结果。实验表明，该方法能够实现高效准确的铣削力实时监测，具有良好的应用前景。2、"基于深度学习的双通道振动信号的铣削力实时监测"在工业领域中，铣削过程中的力量监测是非常重要的一个工作，因此提供实时监测的方法对于加工过程的质量和效率都具有至关重要的作用。传统的监测方法主要使用力传感器，但该方法的劣势在于成本高和对环境噪声的干扰敏感等问题。使用振动信号进行实时监测不仅成本低，并且敏感性高，因此具有很高的应用前景。我们采用双通道振动信号进行监测铣削力。具体步骤如下：首先，我们需要进行双通道信号的采集，其中一路信号采集主轴振动信号，另一路信号采集工件振动信号。通过数字滤波器对信号进行预处理，然后进行特征提取。传统的特征提取方法由于不能适应不同的环境和铣削条件而存在着一定的局限性，近年来，利用深度学习技术进行特征提取和分类成为热门研究方向。本文也采用了深度学习技术提取振动信号的特征。我们采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对双通道振动信号进行特征提取。使用卷积层对双通道振动信号的时域和频域等方面的信息进行提取，使用池化层对特征进行降维。在特征提取的基础上，使用全连接层结构对最终的特征进行分类，从而达到实时监测的目的。训练集和测试集的数据来自于铣削实际加工中的数据采集。实验结果表明，本文提出的双通道振动信号的铣削力实时监测方法采用深度学习技术能够取得高精度的分类效果。在模型的选择和优化的过程中，受考虑特征影响，选择、网络架构设计和参数优化方面等方面的调参需要充分考虑减小深度学习的过拟合现象。总体而言，深度学习技术在振动信号的特征提取及分类中表现出色。基于深度学习的双通道振动信号的铣削力实时监测方法的提出，极大地提高了铣削工艺的监测效率。

使用整数编程的鲁棒性支持向量机的集合方法在这项工作中，我们研究了二元分类问题，我们假设我们的训练数据是不确定的，也就是说，精确的数据点是不知道的。为了在鲁棒机器学习领域解决这个问题，我们的目标是开发对训练数据中的小扰动具有鲁棒性的模型。我们研究了鲁棒支持向量机（SVM），并通过一种集合方法扩展了经典的方法，该方法在数据集的不同扰动上迭代解决非鲁棒SVM，其中扰动是由对抗性问题产生的。之后，对于未知数据点的分类，我们对所有计算出的SVM解决方案进行多数投票。我们研究了对抗性问题的三种不同变体：精确问题、宽松变体和高效启发式变体。精确问题和宽松变体可以用整数编程公式建模，而启发式变体可以用简单有效的算法实现。所有导出的方法都在随机和现实的数据集上进行了测试，结果表明，与经典的稳健SVM模型相比，在改变保护水平时，导出的集合方法具有更稳定的行为。《Ensemble Methods for Robust Support Vector Machines using Integer Programming》论文地址:网页链接

2023-86，#每日一悟每日进步##知识图谱##摘录#传统的有监督机器学习算法被广泛地应用在实体抽取上，基本原理为：（1）将文本划分为词元序列；（2）对每个词元进行分类，分类到某一个具体的实体类型，或者不是任何一个实体类型，可以采用二分类算法和多分类算法。机器学习中的分类算法都可以用来进行实体抽取。决策树是最常见的分类算法，而在深度学习之前，支持向量机SVM是使用最为广泛的一种分类算法，使用了核函数的支持向量机比浅层神经网络的能力更强。不过在实体抽取领域，概率图模型PGM是使用最多的的方法，它会对带有依存关系的序列进行建模，将概率论和图论相结合。概率图模型的典型算法有朴素贝叶斯NB、最大熵模型ME、隐马尔可夫模型HMM和条件随机场CRF。概率图模型是概率分布的图表示模型，节点表示随机变量，节点之间的边表示随机变量之间的某种关系，如果两个节点没有边相连接，表示两个随机变量之间是条件独立的。概率图分为有向图和无向图，有向图通常称为贝叶斯网络，无向图则称为马尔可夫网络。无向图通过因式分解所形成的图又称为因子图。1、朴素贝叶斯模型是最简单的概率图模型，它假设各个特征之间相互独立（而在实际应用中，特征之间完全独立的情况非常罕见）。特点是训练和推断效率很高，当数据规模较小时，更能满足特征之间的条件独立性，效果比其他模型更好。朴素贝叶斯模型是一个依赖于联合概率分布的模型。2、最大熵模型是一个基于条件概率的模型，理论基础是最大熵理论，即如果根据不完全信息来推断一个概率分布，那么唯一的无偏假设是在满足拟合已知信息条件下的尽可能均匀的概率分布，即在拟合已知信息的约束下熵最大的那个概率分布。对于自然语言处理和知识图谱领域常见的实体抽取任务来说，最大熵模型就是求出满足训练样本的概率分布的条件下熵最大的概率分布。特征函数通常由非常有经验的专家来定义，这也是传统机器学习中特征工程的工程内容，特征工程的好坏、特征函数定义是否合理，直接影响到模型最终的训练效果。特点是效果好、准确率极高、复杂性高、难度大等特点，是理解条件随机场模型的基础。3、隐马尔可夫模型是一种基于马尔可夫随机过程的统计模型，在深度学习兴起之前，隐马尔可夫模型是一种处理序列问题的有效算法，也是一种有向图模型，被广泛应用于语音识别、分词、词性标注、手写文字识别、手势识别、生物信息学领域。是对朴素贝叶斯模型的扩展，扩展朴素贝叶斯中的目标为序列，且假设目标序列的每个元素只与前一个元素有关，利用马尔可夫假设，就得到了隐马尔可夫模型。在前深度学习时代，它的应用广泛程度仅次于条件随机场的实体抽取方法，特别在中文实体抽取上，隐马尔可夫模型在很长时间里扮演重要角色，因为它的计算量较少，能很好地解决中文的歧义问题，实现起来也比较简单。4、条件随机场是一种无向图模型，能够高效处理完全的、非贪婪的、有限状态的推断和训练，特别适合于自然语言处理领域的分词、词性标注及实体抽取等任务。早期由于算力不足，条件随机场的结构复杂，计算量较大，应用的广泛性略逊于隐马尔可夫模型，现在已经成为实体抽取和其他序列标注任务（如生物信息学中的序列分析）的基准方法。是最大熵模型从单值到序列模式的扩展，但与线性序列结构的隐马尔可夫模型不同，条件随机场并不局限于线性序列接哦古，而是任意序列的结构。不过在知识抽取场景，使用线性序列就能满足要求，即著名的线性链条件随机场（Linear-chain CRF）。

光纤传感的轴承异常状态识别引言随着现代工业的不断发展，机械设备的使用越来越广泛。轴承作为机械设备中的重要部件，其运行状态的良好与否直接关系到设备的正常运行和使用寿命。然而，由于轴承运行环境的恶劣和长期的使用，轴承可能会出现多种异常状态，如磨损、裂纹、疲劳等，这些异常状态会导致轴承失效，从而引发机械故障。因此，轴承异常状态识别一直是机械故障诊断中的重要问题。传统的轴承异常状态识别方法主要基于振动信号和声学信号，但这些方法存在着信号传输不稳定、噪声干扰大等问题。近年来，光纤传感技术在机械故障诊断中的应用得到了广泛关注。与传统方法相比，光纤传感技术具有信号传输稳定、抗干扰能力强等优势，因此可以有效地解决传统方法存在的问题。本文旨在提出一种基于光纤传感的轴承异常状态识别方法。该方法通过光纤传感技术感知轴承振动信号，利用信号处理和特征提取技术构建针对不同异常状态的识别模型。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和可靠性，能够有效地实现轴承异常状态的识别。一、光纤传感技术光纤传感技术是利用光学传感原理对物理量进行测量的一种新型传感技术。光纤传感技术具有信号传输稳定、抗干扰能力强、可靠性高等优点，因此在机械故障诊断、结构健康监测等领域具有广泛的应用。光纤传感技术主要分为两种类型，即基于光时域反射（OTDR）的光纤传感技术和基于光纤布拉格光栅（FBG）的光纤传感技术。在机械故障诊断中，主要采用基于FBG的光纤传感技术。FBG是一种光纤中的周期性光栅，通过对光纤中的光波进行反射和干涉，可以实现对光纤中的应变和温度等物理量的测量。二、轴承异常状态识别方法信号采集和预处理轴承振动信号是轴承异常状态识别的重要依据。为了获取高质量的轴承振动信号，需要进行信号采集和预处理。本文采用了光纤传感技术进行轴承振动信号的采集，将光纤传感器固定在轴承上方，通过光纤传感器感知轴承振动信号。由于轴承振动信号存在着较大的幅值和噪声干扰，因此需要进行信号预处理。特征提取对于预处理后的信号，需要提取出与轴承异常状态相关的特征。本文采用了多种特征提取方法，包括时域特征、频域特征和小波包特征。时域特征是指直接从时域信号中提取的统计量，如均值、方差、峰值等。频域特征是指从频域信号中提取的统计量，如功率谱密度、峰值频率等。小波包特征是指从小波包系数中提取的统计量。在实际应用中，通常会采用多种特征提取方法，将不同特征组合起来进行综合分析。比如，可以将时域特征和频域特征进行组合，得到时频特征；也可以将小波包特征和频域特征进行组合，得到小波包频域特征。异常状态识别模型特征提取完成后，需要使用机器学习模型对提取出的特征进行分类识别。常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等。在本文中，我们采用了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型进行轴承异常状态识别。CNN是一种针对图像处理的深度学习模型，其主要特点是可以自动提取图像中的特征，并进行分类识别。在轴承异常状态识别中，我们可以将预处理后的轴承振动信号看做一种二维图像，将其输入到CNN模型中进行分类识别。三、实验结果与分析为了验证所提出的轴承异常状态识别方法的有效性，本文进行了一系列实验。实验数据来自于轴承振动信号数据库，包含了多种轴承工况和异常状态。实验中，我们将数据集随机分成训练集和测试集，其中训练集占总数据集的70%，测试集占30%。首先，我们对轴承振动信号进行预处理，采用小波变换对信号进行去噪和滤波处理。然后，我们采用了多种特征提取方法，包括时域特征、频域特征和小波包特征，将不同特征进行组合，得到综合特征。最后，我们采用了基于深度学习的CNN模型进行轴承异常状态识别。实验结果表明，所提出的方法具有很高的识别准确率和稳定性。其中，准确率达到了90%以上，具有较好的实用价值。此外，我们还对不同特征提取方法和机器学习模型进行了比较分析。结果表明，综合特征具有更好的分类效果，而基于深度学习的CNN模型比传统的机器学习模型具有更高的识别准确率和稳定性。笔者观点：本文提出了一种基于光纤传感的轴承异常状态识别方法，该方法通过预处理、特征提取和机器学习模型的组合，实现了对轴承振动信号的高效、准确识别。实验结果表明，所提出的方法具有较高的识别准确率和稳定性，在实际应用中具有很大的实用价值。未来，我们可以进一步完善所提出的方法，在预处理、特征提取和机器学习模型的各个环节上进行深入研究和改进，以提高轴承异常状态识别的准确性和稳定性。同时，我们还可以将所提出的方法应用到其他领域的振动信号分析中，扩大其应用范围和影响。

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近日，起亚汽车宣布其全新紧凑级SUV赛图斯正式上市，新车采用了L2+级智能驾驶辅助系统，包括导航智能巡航控制（NSCC）、车道保持辅助（LFA）、车道防止偏离辅助（LKA）、远光灯辅助（HBA）和360度全景影像（SVM），这些先进的安全技术可确保车辆始终保持在安全的道路行驶轨迹上。此外，赛图斯还配备了多达6个安全气囊，以及基于导航的智能巡航控制系统，可根据导航信息自动调整车速，提供更加平稳的驾驶体验。对于购车优惠政策方面，起亚推出了多项优惠措施，其中最为吸引人的是综合优惠后的惊艳价，只需9.99万元起就能买到一辆全新的赛图斯。此外，购车客户还可享受多项贷款优惠，包括0首付、低利息等多种选择，为消费者提供了更多的购车选择。

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