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基因算法实现的特征提取，实现平台是matlab-feature selection with genetic algorithm
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程序和轴承数据分解程序。其中，共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。
同时还提供了可调谐 Q 因子小波
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matlab平台下的一种遗传算法，可用于波段选择或者波段选择(A Genetic Algorithm-Based Feature Selection)
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遗传算法优化的极限学习机模型 采用水仙花基本特征数据集 效果比单纯的ELM模型要好(The effect of using daffodils basic feature data set in the extreme learning machine model optimized by genetic algorithm is better than that of ELM model only.)
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用二进制遗传算法做特征选择，此算法效率高，选择的特征数目少。(The binary genetic algorithm is used for feature selection, which has high efficiency and few features.)
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