智能分类
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MATLAB优化问题智能分类系统发布
本项目开发了一个MATLAB工具，能够智能识别和分类多种优化问题类型，包括线性/非线性规划、整数规划、0-1规划等。通过分析目标函数、约束及变量特征，自动归类以便选择合适求解器。 -
MATLAB实现的基于高斯混合模型与概率神经网络的智能分类系统
本项目开发了一个结合高斯混合模型（GMM）与概率神经网络（PNN）的鲁棒分类系统，充分利用PNN的非线性分类能力和GMM的概率建模优势，实现对语音、图像等高维特征的高精度模式识别。系统设计灵活，适用于多种分类场景，提供可靠的分类性能。 -
基于小波包与SVM的轴承故障智能诊断系统
本项目旨在为工业旋转机械（如风力发电机、数控机床）提供高效的故障检测方案。针对轴承振动信号非平稳、非线性的特点，系统首先利用小波包变换（Wavelet Packet Decomposition, WPD）对原始采集的振动加速度信号进行多层分解，有效提取信号在不同频带上的能量分布特征，构建高维特征向量。随后，采用主成分分析（PCA）对特征向量进行降维处理以消除冗余信息。在分类识别阶段，构建支持向量机（SVM）多分类模型，并结合粒子群优化算法（PSO）或者遗传算法（GA）自动寻优SVM的惩罚因子和核函数参数，以提高分类准确率和泛化能力。系统还集成了一个完整的MATLAB App Designer图形交互界面，支持数据批量导入、预处理去噪、时域/频域波形实时对比显示、特征提取结果的可视化分析以及故障类型的自动判别输出（如内圈故障、外圈故障、滚动体故障、正常状态）。该项目涵盖了从信号处理、特征工程到机器学习分类的全流程，能够为设备的预测性维护提供可靠的数据支持，减少非计划停机时间。
