SVDD在MATLAB中的应用（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) 是一种利用超球体进行数据分类和聚类的算法。其 MATLAB 实现版本为 V2.1。为了感谢您的支持，请您多多给予五星好评！如果您在使用过程中遇到任何疑问或有任何建议，欢迎通过邮件 iqiukp@outlook.com 与我们联系，我们将竭诚为您提供关于该算法/代码的付费咨询服务，并可根据您的需求进行定制化的代码编写。该算法的主要特点包括：首先，它能够构建单值分类以及二值分类的超球体；其次，它支持多种核函数的使用，例如线性核、高斯核、多项式核、Sigmoid 核以及拉普拉斯核等；第三，该算法能够可视化二维或三维数据的决策边界；第四，它还集成了贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法等技术，用于 SVDD 参数的优化；最后，该算法支持加权的 SVDD 方法。需要特别注意的是：SVDD V2.1 版本仅适用于 R2016b 及以上版本的 MATLAB 环境。此外，正样本和负样本对应的标签分别设定为 1 和 -1。为了方便用户理解和使用，我们提供了多个示例文件，每个文件都附带了详细的介绍说明。请知悉此代码仅供参考用途。同时，您可以通过阅读“SVDD-V2.1使用说明.pdf”文档来深入了解该算法的使用方法和技巧。

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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。

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;

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)

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。

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。

PCA与KPCA在pca故障检测中的应用

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本研究探讨了主成分分析（PCA）及其非线性扩展核主成分分析(KPCA)在工业过程故障检测中的应用效果，通过实例分析展示了KPCA相对于PCA在处理复杂非线性数据时的优势。 PCA和KPCA算法被应用于TE过程的故障检测。

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} }

XGBoost在二分类问题中的应用，特别适用于故障诊断等小样本数据和异常检测场景

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简介：本文探讨了XGBoost算法在二分类任务中的高效应用，尤其针对故障诊断、小样本及异常检测等问题，展示其卓越性能与适用性。使用XGBoost解决机器学习中的二分类问题，数据集包含不同蘑菇的各种特征，如大小、颜色等多维属性，目标是判断每一种蘑菇是否有毒。任务是对这些蘑菇的特征进行分析，并训练一个XGBoost二分类模型来预测未知样本是否具有毒性。该程序可以扩展应用到故障诊断领域的小样本数据二分类问题或异常检测中。

基于MATLAB的免疫算法在故障检测中的应用（含源码）.rar

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本资源提供了一种基于MATLAB实现的免疫算法应用于故障检测的研究方法及源代码。适用于工程、计算机科学相关领域的学习与研究，助力提高系统的可靠性和维护效率。资源内容：基于Matlab免疫算法在故障检测中的应用仿真（完整源码）.rar 代码特点： - 参数化编程； - 参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：该资源适用于计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生，可用于课程设计、期末大作业和毕业设计项目中。作者介绍：某知名企业的资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真领域拥有十年的工作经验。擅长于多个领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用、信号处理方法探索等，并且在元胞自动机模拟、图像处理技巧掌握及智能控制策略设计等方面也有深入的研究和丰富的实践经验。

故障检测与诊断在工业系统中的应用

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本研究探讨了故障检测与诊断技术在现代工业系统中的关键作用及其应用案例，旨在提高系统的可靠性和效率。《Fault Detection and Diagnosis in Industrial Systems》是一本关于工业系统故障检测与诊断的英文原版书籍。该书主要讲解了相关领域的知识和技术。