LS-SVM工具箱：极限学习机在故障诊断与模式识别中的应用

“极限学习机工具箱用户指南中文版，详细介绍了极限学习机的使用方法，更好地用于故障诊断和模式识别，特别关注最小二乘支持向量机（LS-SVM）的1.6版更新。” 本文档是关于极限学习机工具箱的用户指南，主要聚焦于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的最新版本1.6。LS-SVM是一种改进的标准支持向量机（SVM），它可以更有效地处理线性KKT系统的问题。在非线性分类、函数估计和密度估计任务中，SVM因其强大的性能而受到广泛应用。SVM基于统计学习理论和结构风险最小化，通常需要解决二次规划问题。 LS-SVM工具箱1.6版主要更新包括： 1. **LS-SVMLab toolbox examples**：提供了更多LS-SVM在回归和分类上的实例，界面变得更加用户友好，支持多级分类，同时对`ls-svm`的执行进行了优化。 2. **Matlab functions**：现在用户只需要一条命令就能进行回归或分类，移除了验证功能，使得训练和模型选择更快。还提供了更强健的回归选项，与迭代重加权LS-SVM配合使用。 3. **LS-SVM solver**：所有CMEX和C文件被移除，转而使用MATLAB内置的求解器来处理线性系统，提升了计算效率。 LS-SVM与正规化网络和高斯过程有紧密联系，且在经典模式识别算法的内核版本中有应用，如内核Fisher判别分析。此外，它还支持非监督学习、循环式网络扩展和控制的链接。LS-SVM可结合健全性、稀疏性和权重，提供三层推理的贝叶斯框架。它还能应用于核PCA、核CCA和PLS等领域，以及大规模问题和在线学习的场景。 LS-SVMlab工具箱实现了大量的MATLAB算法，涵盖了分类、回归、时间序列预测和无监督学习等任务。所有功能都兼容MATLAB从R2008及以后的版本。这个工具箱的目的是帮助用户更有效地利用LS-SVM进行故障诊断和模式识别，通过提供详尽的指导和示例，使用户能够充分利用其强大功能。