基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术

最新推荐文章于 2023-06-04 22:55:22 发布
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分类专栏： 语音处理 文章标签： 支持向量机 分类 机器学习
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该博客探讨了一种结合信息熵特征的SVMBP分类器在信号分类中的应用。通过利用libsvm工具箱，构建了一个旨在最大化间隔的线性SVM模型，并与BP神经网络进行对比。实验结果显示，SVM在第九次迭代时已达到良好效果，证明了其高效性和准确性。同时，BP神经网络也展现出高拟合度，验证了方法的有效性。

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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

 

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

 

可以看到拟合度很高，证明了效果是非常出的

 

训练过程的结果图

图 迭代过程的mse曲线实质

 

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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