具体描述见 使用pytorch框架编写网络，使用pyqt5编写界面。基于多层感知机、支持向量机、以及transformer编码器的医疗辅助决策程序，可用于相关课程大作业。包含的transformer编码器结构，使用了vit（vision transformer）的网络结构。

多渠道管理实用程序 SignalManager 类是用于管理多通道时间序列信号和这些信号中的事件的主要类。 它有许多有用的功能，用于加载、拼接、基于事件控制时序等，以及首先将数据与事件纪元对齐。 有关此类的 API，请参阅 docs 文件夹。 它还提供文件格式从 .edf 或 .fiff 到 .hd5 的自动转换。 大多数数据都存储为 Pandas 数据帧或系列，因此请对此感到满意。 信号数据 该类通过私有数据帧 __signal 维护有关网格信号的大部分信息。 这直接与 .hd5 接口以提供有效的磁盘/内存权衡。 请注意，这意味着如果在给定时间实例化了多个 SignalManger，那么它将修改相同的数据。 检查 hd5 或代码表明它具有 __signal Dataframe 以下字段： times ：数据中每个样本的时间向量 数据：这是多通道数据 频道：一系列频道名称 fs ：采样频

若无积分下载，可在微信公众号“我有一计”后台回复“SVM”获取

1.解压wlsvm.zip在lib目录下得到 libsvm.jar和wlsvm.jar两个文件，将其拷贝到weka安装目录下 2.修改位于weka安装目录下的RunWeka.ini文件 修改cmd_default=javaw -Dfile.encoding=#fileEncoding# -Xmx#maxheap# -classpath "#wekajar#;#cp#" #mainclass# 为cmd_default=javaw -Dfile.encoding=#fileEncoding# -Xmx#maxheap# -classpath "#wekajar#;#cp#;libsvm.jar" #mainclass#

基于BA-SVM及大数据的物资信息价预测.pdf

参考学习

图像分类算法：第一张图像显示的是提取到的HOG特征，这个主要可以初步了解下特征是否选择的合适，不合适可以调节extractHOGFeatures里面的参数，如cellsize,blocksize,bins等，具体可以参考这个点击打开链接 http://cn.mathworks.com/help/vision/ref/extracthogfeatures.html?searchHighlight=extractHOGFeatures&s_tid=doc_srchtitle。本程序选择的默认参数，从图1可以预览到特征分别合适。

SVM算法在统计分类以及回归分析中得到了广泛的应用。而随着物联网的迅速发展，SVM算法在各种应用中往往需要解决大量数据的快速处理问题。在SVM算法并行化研究中，首先对SVM算法进行分析研究，提出了基于CUDA的SVM算法并行化方案；其次，进一步研究海量数据的处理，提出海量数据处理的并行化方案；最后，通过实验分析对比了并行化算法的性能。

EEG_pre_processing：对多个数据集运行EEGLAB的几个预处理步骤

人脸识别实战：使用Opencv+SVM实现人脸识别,详见：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/121973738?spm=1001.2014.3001.5501