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用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集，并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
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关于链式智能体遗传算法用于数值优化和特征选择的论文，可以与我联系相互交流-On the chain-agent genetic algorithm for numerical optimization and feature selection of the papers, you can contact me exchange
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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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本代码是基于面部感情特征提取的一种遗传算法，-The code is based on the facial feature extraction of the feelings of a 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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matlab中编的基于遗传算法的转子故障特征选择的小程序，新手程度，仅供参考-matlab in the series based on genetic algorithm rotor fault feature selection of small programs, novice level, for reference only
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This submission contains
(1) Journal Article on Zernike Moments, Genetic Algorithm, Feature Selection and Probabilistic Neural Networks.
(2) MATLAB code to do Feature Selection Using Genetic Algorithm.
NB:
(i) This code is short BUT it works
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可以动态调节运行环境的参数，遗传算法无功优化，在MATLAB中求图像纹理特征。- Can dynamically adjust the parameters of the operating environment, Genetic algorithm based reactive power optimization, In the MATLAB image texture feature.
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，是信号处理的基础。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Genetic algorithms using MATLAB path planning, Is the basis of the signal processing.
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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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利用遗传算法进行特征提取，适合遗传算法初学者(Feature extraction using genetic algorithm)
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遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
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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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