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pso_svm
- svm model selection by pso
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
PSO-svm
- Particle swarm optimization algorithm based on support vector machine
PSO-SampEn--ApproxiEN-RVM
- PSO：粒子群优化算法，用C++和matlab两种语言实现的 RVM:相关向量机，比SVM更高级些 样本熵和近似熵：计算动态系统中时间序列的一个重要手段-PSO: PSO algorithm, using C++ and matlab realization of two languages RVM: relevance vector machine, some more advanced than SVM Sample entropy and approximate ent
149373c
- pso-svm利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 分析结果- pso-svm Analysis of the best use of parametric regression prediction network training SVM analysis results
PSO-SVM
- 利用PSO算法优化SVM向量机参数。测试指标为MAPE和均方根误差。-Optimization of SVM Parameters by PSO Algorithm. The test indexes are MAPE and root mean square error.
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- pso svm classification
JMcec2007
- gene selection in cancer classification by pso/svm
parameters selection of svm based on pso
- parameter selection of svm based on pso
神经网络
- 用matlab编程进行神经网络算法的运用。内部含有SVM及SVM的改进，PSO算法，BP算法等等。(Matlab programming for the use of neural network algorithm. Internal SVM and SVM improvement, PSO algorithm, BP algorithm and so on.)
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)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part