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支持向量数据描述（SVDD）的MATLAB代码，旨在用于异常或故障检测。

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简介：
支持向量数据描述（SVDD）用于异常检测或故障检测的MATLAB代码版本2.1，于2021年5月11日发布，可以通过电子邮件iqiukp@outlook.com获取。该代码的主要优势在于其适用于一类或二分类的SVDD模型，并提供了多种核函数选择，包括线性、高斯、多项式、S形以及拉普拉斯函数。此外，代码还支持通过贝叶斯优化、遗传算法和粒子群优化对加权SVDD模型进行参数调整。请注意，此版本的代码与低于R2016b的版本不兼容。在应用中，对于正样本，标签值应设定为1；而对于负样本，则应将其标签设置为-1。 完整的应用示例请参考提供的演示文档。 值得强调的是，此代码仅为参考用途提供。 该资源依赖于一个名为DataSet的类来生成和分割二维或三维的香蕉形数据集，具体实现见如下代码片段：[data, label] = DataSet.generate;[data, label

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  • 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。
     
  • 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;
     
  • 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。
     
  • 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)
     
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    支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测和模式识别的机器学习方法，通过在高维空间中构建包含少数类样本的超球体来定义正常范围。 主要功能：1. 支持单值分类与二值分类的超球体构建；2. 提供多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid 和 Laplace）选项；3. 允许对 2D 或 3D 数据进行决策边界的可视化展示；4. 集成了基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 参数调优功能；5. 支持加权 SVDD。 资源使用说明：1. 包含多个示例文件，每个文件开头均有详细介绍。2. 要求运行环境为 MATLAB R2016b 或以上版本。3. 提供详尽的使用指南文档。4. 主要应用于单类（One-class）分类问题的研究中。这种任务不同于典型的多类别分类或回归预测，而是旨在根据训练样本集生成一个描述，并能够识别出哪些新样本与该集合相似，同时理想情况下能排除所有潜在异常样本。
     
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  • SVDD（支持向量数据描述）算法及其双版MATLAB工具箱
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  • 基于支持向量机的故障检测与诊断
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    本研究探讨了利用支持向量机技术进行工业系统中的故障检测和诊断。通过优化算法提高系统的准确性和鲁棒性，有效预防设备故障。 基于支持向量机的故障诊断代码包含了一些有用的注释，可以根据这些注释进行相应的调整以达到最佳正确率，并且可以测量预测样本与测试样本之间的误差。这些结果真实可信。
     
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    本研究聚焦于运用支持向量机（SVM）进行高效的故障检测及控制技术开发，旨在提升工业系统运行的稳定性和效率。通过优化算法和模型训练，实现对复杂系统的精准监控与管理。 基于支持向量机的故障诊断及控制技术书中附带光盘包含了一些程序文件，这些文件可以帮助读者更好地理解和应用书中的理论知识和技术方法。