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MATLAB-Neural-network-cases
- 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-Neural network cases
30-case-studies
- MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
psosvm
- pso优化svm的程序。C版。可以用于一些预测性问题-pso optimization svm
psoSVM
- 实现pso优化svm的程序。并有实验数据作了说明-Achieve pso to optimize the procedure of the svm. And experimental data gave an explanation
PPSO-SVMfaceS
- 基于PSO训练SVM的人脸识别利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径 已通过测试。 -Good performance, performance in the ability to learn the use of support vector machines based on PSO training SVM face recognition combined
psoLSSVMcgForClass
- 利用PSO优化SVM中的c和g c1:初始为1.5,pso参数局部搜索能力 c2:初始为1.7,pso参数全局搜索能力 maxgen:初始为200,最大进化数量 sizepop:初始为20,种群最大数量-Support Vector Machine Optimized by Particle Swarm Optimization
PSO_GA_SVM
- 利用遗传算法GA和粒子群算法PSO对SVM进行优化-GA genetic algorithm and particle swarm optimization PSO to optimize the SVM
PSO_SVM
- SVM用于分类时的参数优化，粒子群优化算法，用于优化核函数的c,g两个参数-SVM PSO
4
- pso svm classification
psoSVM
- 粒子群优化支持向量机代码，可用于预测分析(Particle swarm optimization support vector machine code, can be used for predictive analysis)
psosvm
- 粒子群优化支持向量机对电池寿命进行预测，利用粒子群优化支持向量机参数(Particle swarm optimization support vector machine is used to predict battery life, and particle swarm optimization is used to support SVM parameters)
JMcec2007
- gene selection in cancer classification by pso/svm
parameters selection of svm based on pso
- parameter selection of svm based on pso
PSO-Based-SVR-master
- 该文件为粒子群算法优化支持向量机模型(This document is optimized by Particle Swarm Optimization (SVM) model)
PSO-SVM-master
- 该代码为粒子群算法优化支持向量机模型(The code is a particle swarm optimization algorithm to optimize the support vector machine model)
一些优化算法论文附其程序
- 针对例如SVM等智能算法的参数寻优采用自适应的参数优化(Parameter optimization for intelligent algorithm)
ga_aco_opt_on_anfis_svm-master
- 利用遗传算法、蚁群算法、PSO等对SVM模型进行优化，实现高效分类和回归预测(The SVM model is optimized by genetic algorithm, ant colony algorithm and PSO to achieve efficient classification and regression prediction.)
10526349 (2)
- 使用粒子群算法优化支持向量回归，实现预测功能(Support Vector Regression Using Particle Swarm Optimization)