Matlab源码实现Transformer-SVM故障预测与分类

资源摘要信息:"Transformer-SVM故障诊断/分类预测（Matlab完整源码）" 一、知识点概述 本资源是一个在Matlab环境下实现的Transformer结合支持向量机（SVM）的故障诊断与分类预测项目。该资源包含完整的源码和数据集，适用于学术研究和教育实践。 1. 故障诊断与分类预测 故障诊断与分类预测是机器学习和人工智能领域的关键应用，它旨在通过机器学习算法分析数据，识别和预测设备的运行状态。在这个项目中，利用Transformer模型提取特征，然后使用支持向量机（SVM）进行分类和预测。 Transformer模型是一种自注意力机制的深度学习模型，它能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系。在本项目中，Transformer用于提取轴承故障数据的特征。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM在高维空间中寻找一个最优的分类超平面，使不同类别的样本之间具有最大的间隔。 2. 西储大学轴承诊断数据 数据集基于西储大学提供的轴承故障诊断数据。这些数据首先经过特征提取，从而转换为适合于机器学习模型处理的形式。 特征提取是数据分析的关键步骤之一，它指的是从原始数据中提取有用信息的过程。在本项目中，特征提取的目的在于捕捉轴承运行中的关键信号特征。 3. 输出结果展示 资源中包含了多种输出图表，包括对比图、混淆矩阵图和预测准确率。对比图展示了不同模型之间的预测效果对比；混淆矩阵图显示了分类预测的详细情况；预测准确率则直接反映了模型的性能。 4. 环境与使用 运行环境为Matlab2023及以上版本，这意味着用户需要有相应版本的Matlab软件支持。该项目可以应用于计算机、电子信息工程、数学等专业的教学与实践。 5. 作者背景 作者是某大厂资深算法工程师，拥有8年Matlab、Python算法仿真经验，擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。因此，该源码在编写风格和算法实现上具有一定的专业性与可靠性。 二、资源文件列表详解 1. "Transformer_SVM.docx"：这个文档可能包含了项目报告、使用说明、算法描述等内容。 2. "Transformer_SVM.m"：这是Matlab主执行脚本，用户通过运行这个脚本来进行故障诊断和分类预测。 3. "zjyanseplotConfMat.m"：此脚本文件可能是用于绘制混淆矩阵图的函数，其详细功能可能包括调整图表样式、标注等。 4. "data.mat"：这个数据文件存储了预处理后的特征数据，可能是从西储大学轴承诊断数据中提取而来的。 5. "1.png"、"2.png"：这些图片文件很可能是展示输出结果的图表，例如对比图、混淆矩阵图等。 6. "libsvm-3.3"：这可能是一个libsvm工具箱的文件夹或压缩包，用于支持在Matlab中使用SVM算法。 综合以上信息，该资源为高校学生提供了实践机器学习算法的绝佳案例，同时也为研究者们提供了深度学习和机器学习在故障诊断中应用的参考。