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搜索资源列表

  1. 支持向量机SVM理论基础和应用

  2. 该软件可以解决C- SVM分类、-SVM分类、-SVM回归和-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。在第2章中我们也介绍了该软件的一些优点，因此通过综合考虑，我们决定采用该软件作为工作软件。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-15
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：xiahan0823

  1. 支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版

  2. 支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版，对于不想太深入了解c++版的工具箱有很大帮助，另外不用调试参数，而是寻优取得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：jarryzhang19876

  1. PSO优化SVM参数

  2. 简单的PSO算法用来进行参数寻优，从而优化SVM的惩罚参数c和核参数g

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-06
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：huamoxiaomu

  1. 基于复Morlet小波SVM的负荷预测

  2. 基于复Ｍｏｒｌｅｔ小波ＳＶＭ的负荷预测 陈维荣1,　郑永康1,　戴朝华1,　王维博2 (1.西南交通大学电气工程学院,四川成都610031;2.西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都 610031) 摘　要:为提高预测精度和克服支持向量机(ＳＶＭ)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和 云遗传算法(ＣＧＡ)良好的全局寻优能力,构建了以复Ｍｏｒｌｅｔ小波为核函数、以ＣＧＡ为参数优化算法的ＳＶＭ——— 基于ＣＧＡ的复Ｍｏｒｌｅｔ小波ＳＶＭ(ＣＧＡ-ＣＭＷ-ＳＶＭ).针对短期负荷预测

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-13
    • 文件大小：246kb
    • 提供者：vcfriend

  1. 基于PSO的SVM参数寻优代码

  2. 函数使用接口： 利用PSO参数寻优函数(分类问题);利用PSO参数寻优函数(回归问题)

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-23
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：charles_xust

  1. SVM源码：libsvm

  2. 官方网站 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 参考网页 http://baike.baidu.com/view/598089.htm 实现语言：C语言 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-11-24
    • 文件大小：550kb
    • 提供者：cat_ng

  1. 支持向量机 分类 预测 SVM

  2. 属于从论坛上的转载，这是在林智仁教授的libsvm上的改进，含有参数寻优，安装使用可以参考上一次传的文件，当然也可以百度如何安装libsvm. 非原创，感谢林教授及Fauto

  3. 所属分类：机器学习

  1. SVM参数搜索

  2. 利用网格搜索进行参数寻优，效果很好，时间复杂度也可以

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-28
    • 文件大小：601byte
    • 提供者：qq_34029178

  1. 基于PSO-SVM负荷预测

  2. 基于支持向量机负荷功率预测，使用粒子群算法进行参数寻优，供参考

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2018-05-05
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：yaoniguana

  1. SVM与模糊分解相结合的预测代码（含详细注释，网格遍历GTA算法的寻优过程，MATLAB开发）

  2. SVM与模糊分解相结合的预测代码（含详细注释，网格遍历GTA算法的寻优过程，MATLAB开发，含示例数据）

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xinhuojianke

  1. SVM参数寻优及交叉验证matlab

  2. SVM参数寻优，寻找最佳的C和g，还可以做数据集的交叉验证。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：yundoummm

  1. 基于SVM的厚松散层矿区开采下沉系数预测模型

  2. 针对厚松散层薄基岩矿区开采沉陷变形预计中存在的下沉系数偏大问题,以23个开采工作面的地质采矿条件及其下沉系数为学习和测试样本,将文化-随机粒子群算法(CA-rPSO)和支持向量机(SVM)相结合,利用CA-rPSO的快速并行寻优功能优化SVM参数,建立了厚松散层薄基岩开采条件下下沉系数的SVM预测模型。通过实例验证SVM的预计结果与实际符合较好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：201kb
    • 提供者：weixin_38698590

  1. 基于IPSO-Powell优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法

  2. 针对基于支持向量机（SVM）的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高，选择核函数时未考虑非线性数据的分类，对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题，提出了一种将改进的粒子群(IPSO)算法与Powell算法相结合（IPSO-Powell）优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法。首先通过灰色关联分析提取出煤与瓦斯突出主控因素，即瓦斯放散初速度、瓦斯压力、开采深度、瓦斯含量和煤体破坏类型，作为算法的输入样本；然后运用IPSO算法改善粒子群算法（PSO）的早熟收敛性，结合Powell算法进

  3. 所属分类：其它

  1. MFOA-SVM在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 针对新安煤矿采煤工作面瓦斯涌出量系统时变非线性特点,建立改进果蝇算法(MFOA)支持向量机(SVM)预测模型。利用FOA具有运算简单、收敛速度快、寻优精度高等优势来优化SVM核函数参数g、惩罚因子c和不敏感损失函数ε,但FOA也存在可能陷入局部最优的不稳定缺陷,则嵌入三维搜索、混沌优化、自适应变步长和最优保留策略进行改进,并利用Rosenbrock测试函数和采煤工作面瓦斯涌出量历史数据进行试验分析,结果表明:该模型预测平均相对误差为2.16%,比其他预测模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度、更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：368kb
    • 提供者：weixin_38740201

  1. HOGI+SVM+PSO.rar

  2. HOGI+SVM支持向量机+PSO粒子群优化+红外行人检测 参考了一些论文，可以采用PSO优化方法对SVM和HOG进行参数寻优，那么最后的检测效果也相应可以提高！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-03
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：jin739738709

  1. 网格搜索法SVM参数优化在主扇风机故障诊断中的应用

  2. 为了提高煤矿主扇风机故障诊断的准确性,将网格搜索法和支持向量机(SVM)应用到主扇风机的故障诊断中。首先,建立主扇风机运行故障的知识库,并将采集到的主扇风机振动信号进行小波消澡和归一化;然后,设计了网格搜索参数优化SVM的主扇风机故障诊断模型。最后,通过工程现场提取的数据进行实验验证,并与遗传算法和粒子群算法寻优的时间和诊断结果准确率进行比较。实验结果表明,网格搜索法SVM参数优化非常适合于煤矿主扇风机的故障系统中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：236kb
    • 提供者：weixin_38540819

  1. 基于GA-SVM的矿井涌水量预测

  2. 矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测

  3. 所属分类：其它

  1. 多元宇宙优化算法改进SVM参数

  2. 针对支持向量机(SVM)参数难以选择和确定的问题,采用一种新式元启发式优化算法——多元宇宙优化算法(MVO).并在传统多元宇宙优化算法(MVO)的基础上针对TDR值下降速度慢而导致旅行距离增加的问题,提出改进多元宇宙优化算法(IMVO),将改进多元宇宙优化算法用于支持向量机的参数优化和选择问题上.使用UCI标准数据库中的数据进行数值仿真实验.研究结果表明:采用改进多元宇宙优化算法优化的支持向量机有较强的寻优性能,稳定性较好.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：897kb
    • 提供者：weixin_38735790

  1. 基于参数优化支持向量机的煤泥输送管道压力预测

  2. 针对煤矸石热电厂煤泥输送管道堵塞问题,通过对实际现场的分析,确定煤泥输送系统浓料泵主缸压力预测是进行管道堵塞预测的必要前提,提出了基于网格法的支持向量机(GSVM)的浓料泵主缸压力预测模型,将网格搜索法用于支持向量机的参数优化。仿真结果表明,该GSVM预测模型参数寻优时间为6.55s,预测模型稳定,且相对误差在3%以内,能满足实际工程要求。与基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)预测模型相比较,GSVM预测模型在寻优时间和搜索稳定性方面优于GA-SVM预测模型,能够应用于煤泥输送系统实时压力预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_38564826

  1. SVM参数寻优

  2. SVM参数寻优

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-03-22
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qc2lx
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