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SVDD的Python实现应用于异常和故障检测。

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简介：
支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 采用 Python 语言实现，版本为 V1.1。为了感谢您的支持，如果您觉得内容对您有所帮助，请给予五星好评！如果您有任何疑问或建议，欢迎通过电子邮件 iqiukp@outlook.com 与我们联系，我们将竭诚为您提供关于该算法及代码的付费咨询服务，并可进行有偿编写。主要功能包括：1. 基于 scikit-learn 库中的 SVDD BaseEstimator 实现；2. 能够构建单值分类和二值分类的超球体模型；3. 支持多种核函数选择，例如线性、高斯、多项式和 sigmoid 核函数；4. 能够可视化二维数据的决策边界。该项目依赖于 cvxopt、matplotlib、numpy 和 scikit-learn 等库，其中 cvxopt 库（可选）仅用于参数优化。

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  • Python中支持向量数据描述(SVDD)的实现（用于异常和故障检测）
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    本研究探讨了在Python环境中实现支持向量数据描述(SVDD)技术，并应用于异常与故障检测领域。通过优化算法，提高SVDD模型在复杂系统中的准确性和效率。 支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 版本：V1.1 主要功能： 1. 基于 sklearn.base 的 SVDD BaseEstimator。 2. 支持单值分类和二值分类的超球体构建。 3. 支持多种核函数（linear、gaussian、polynomial、sigmoid）。 4. 支持 2D 数据的决策边界可视化。 依赖库： - cvxopt - matplotlib - numpy - scikit_learn - scikit-opt (可选，仅用于参数优化)
     
  • MATLAB中支持向量数据描述(SVDD)的实现（用于异常和故障检测）
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现支持向量数据描述（SVDD）的方法，并探讨其在异常及故障检测中的应用。 支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 版本：V2.1 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请通过邮件联系。 主要特点： 1. 支持单值分类和二值分类的超球体构建。 2. 支持多种核函数（linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian）。 3. 支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化。 4. 提供基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的SVDD参数优化功能。 5. 支持加权 SVDD。 注意： 1. SVDD V2.1 版本仅适用于 MATLAB R2016b 及以上版本。 2. 正样本和负样本对应的标签分别为 1 和 -1。 3. 提供了多个示例文件，每个文件的开头都有相应的介绍说明。 4. 此代码仅供参考使用。
     
  • 基于SVDD的支持向量数据描述异常检测与故障检测Python代码-源码
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    本项目提供了一套使用Python编写的基于支持向量数据描述（SVDD）进行异常检测和故障诊断的代码库。通过构建紧凑的数据模型，有效识别系统中的异常情况，适用于工业监控、网络安全等多个领域。 支持向量数据描述（SVDD）用于进行异常检测或故障检测的Python代码。 主要特点： - 使用仅包含正训练数据的数据集构建SVDD模型。 - 构建使用同时包括正负训练数据的数据集的nSVDD模型。 - 支持多种内核函数。 - 包含可视化模块，如ROC曲线图、测试结果图和决策边界显示。 需求库： matplotlib cvxopt scikit_learn 根据文献 [1] Tax DMJ 和 Duin RP W 的《支持向量数据描述》（机器学习, 2004, 54(1): 45-66），可以构建上述两种类型的SVDD模型。以下是一个简单的决策边界应用示例，使用不同的内核函数。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- import sys sys.path.append(..) from src.svdd import * ``` 这段代码导入了必要的库，并设置了路径以便后续的SVDD操作和分析。
     
  • 基于支持向量数据描述(SVDD)的异常和故障检测MATLAB代码
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    本MATLAB代码实现了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的技术，用于工业系统中的异常及故障检测。通过构建正常操作的数据模型，有效识别偏离标准模式的操作情况，从而提前预警潜在问题。适用于多种监控与维护场景，助力提升系统运行的安全性和可靠性。 支持向量数据描述（SVDD）用于异常检测或故障检测的MATLAB代码。
     
  • Deep-SVDD-PyTorch: PyTorch下的深度SVDD异常检测实现
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    简介：Deep-SVDD-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度支持向量数据描述（SVDD）工具包，适用于进行高效的异常检测任务。 深度SVDD的PyTorch实现该存储库提供了我们ICML 2018论文“深度一类分类”中介绍的Deep SVDD方法的实现。如果您使用我们的作品，请引用以下文章： @InProceedings{pmlr-v80-ruff18a, title = {Deep One-Class Classification}, author = {Ruff, Lukas and Vandermeulen, Robert A. and G{\o}rnitz, Nico and Deecke, Lucas and Siddiqui, Shoaib A. and Binder, Alexander and M{\u}ller, Emmanuel and Kloft, Marius}, booktitle = {Proceedings of the International Conference on Machine Learning}, year = {2018} }
     
  • 支持向量数据描述(SVDD)：MATLAB代码，适用于异常检测和故障检测-matlab开发
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    本项目提供了一套基于MATLAB的支持向量数据描述（SVDD）工具包，专为执行高效且准确的异常与故障检测任务设计。通过构建最小体积超球体来包含正常数据点，SVDD能够有效地识别出偏离模型的数据样本，从而在工业监控、质量控制等领域发挥重要作用。 支持向量数据描述（SVDD） 使用SVDD进行异常检测或故障检测的MATLAB代码2.1版，发布于2021年5月11日。 主要特点： - 适用于一类或多类分类的SVDD模型。 - 提供多种核函数选项：线性、高斯、多项式和S形等。 - 支持可视化二维或三维数据集中的决策边界。 - 使用贝叶斯优化、遗传算法及粒子群优化进行参数调优。 - 包含加权SVDD模型。 注意此版本的代码不兼容低于R2016b的MATLAB版本。对于阳性样本，标签应设为1；阴性样本则为-1。 如何使用： 定义了一个名为DataSet的类以生成和划分二维或三维香蕉形数据集。 [data, label] = DataSet.generate;
     
  • 基于PCA-SVDD的故障检测与自学习识别 (2010年)
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    本研究提出了一种结合主成分分析(PCA)和支持向量数据挖掘(SVDD)的方法，用于实现高效的故障检测和自适应学习分类。该方法通过减少数据维度并构建精确的数据边界来优化系统的监测性能，能够有效识别异常情况，并具备自我改进的能力以应对复杂环境中的挑战。 为了利用多变量统计过程控制在故障检测上的优势以及克服其在故障辨识诊断上的缺陷，提出了一套新的用于化工过程的故障检测和自学习辨识算法。通过应用主元分析（PCA）进行故障检测，并对故障数据使用PCA特征提取方法，提出了三种基于主元分析-支持向量数据描述（PCA-SVDD）的模式判别方法来实现故障的自学习识别：考虑到在故障辨识时可能出现的类分布重合问题，对比了基于欧氏距离和归一化半径判别的两种方法，并提出了一种针对新型未知故障辨识的加权归一化半径判别法。通过Tennessee Eastman（TE）过程的仿真研究证明了该方法的有效性。
     
  • PyOD - 异常检测用的Python工具包（又称异常值检测）-python
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    PyOD是用于异常检测(或异常值检测)的综合性Python工具包，提供了多种先进的算法以帮助用户识别数据中的异常点。 PyOD 是一个全面且可扩展的 Python 工具包，用于检测多元数据中的异常值（也称为外围对象）。自2017年以来，它已被广泛应用于各种学术研究和商业产品中，并在机器学习社区内通过一系列专门帖子/教程得到了认可。该工具包的特点包括统一的 API、详细的文档以及多种算法的交互式示例。此外，PyOD 还支持高级模型如神经网络/深度学习及异常值集成方法，并尽可能使用 numba 和 joblib 以 JIT 编译和并行化技术优化性能。它兼容 Python 2 及 Python 3 环境。 需要注意的是，Python 2.7 的维护将于2020年结束，在此之后不再推荐继续使用该版本的 Python 进行开发工作。
     
  • 基于Python和PCA的异常检测算法的设计与实现
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    本研究设计并实现了基于Python编程语言及主成分分析(PCA)技术的异常检测算法，有效识别数据中的异常值。 基于Python与PCA的异常检测算法设计与实现
     
  • KPCA故障检测_suddenlvd_KPCASPE_故障数据_KPCA故障检测
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    本研究探讨了基于KPCA（Kernel Principal Component Analysis）的故障检测方法在处理突发性负载变化中的应用效果，并分析了故障数据集以优化模型性能。 在工业生产和自动化系统中，故障检测是确保设备稳定运行、提高生产效率以及降低维护成本的关键环节。本段落主要介绍了一种基于核主成分分析（KPCA）的故障检测方法，用于识别系统的异常行为，特别是突然发生的故障。 核主成分分析是一种非线性数据分析技术，在扩展传统主成分分析的基础上能够处理复杂的数据集，并在高维空间中寻找数据的主要结构。传统的主成分分析通过找到原始数据的最大方差方向来降维并保留最重要的信息；然而对于非线性分布的数据，PCA可能无法有效捕捉其内在的结构特征。KPCA则引入了核函数，将数据映射到一个更高维度的空间，在这个空间里原本难以处理的非线性关系变得可以进行有效的分析。 本段落中提到的关键计算指标包括SPE（样本百分比误差）和T2统计量：前者用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，并帮助评估模型准确性；后者则是多变量时间序列分析中的常用异常检测指标，如自回归积分滑动平均模型(ARIMA) 和状态空间模型中使用。当 T2 统计量增大时，则可能表示系统偏离了正常工作范围，这可能是故障发生的早期预警信号。 KPCA 故障检测的基本流程包括： 1. 数据预处理：收集并清洗实时监测数据，去除噪声和异常值。 2. 核函数选择：根据非线性程度选取合适的核函数（如高斯核、多项式核等）。 3. KPCA 变换：应用选定的核函数将原始数据转换到更高维度的空间，并执行主成分分析获得新的降维表示形式。 4. 故障特征提取：通过分析KPCA后的主要成分变化，识别与故障相关的特性信息。 5. SPE 和 T2 计算：利用SPE计算模型预测误差并使用T2统计量监控系统状态的变化，在此基础上设定阈值以触发故障报警信号。 6. 模型训练与测试：一部分数据用于训练KPCA模型而另一部分则用来验证和调整其性能。 实际应用中，需要根据系统的特定特性对参数进行调优才能达到最佳的检测效果。本段落提供的资料包括了用于训练及测试的数据集，以帮助用户理解和实践 KPCA 在故障预警中的应用价值。 总之，结合SPE 和 T2 统计量，KPCA 方法提供了一种强大的非线性数据分析工具来识别复杂系统中潜在的问题，并通过有效的早期报警机制确保生产过程的稳定性和安全性。