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psoSVM
- 利用微粒群算法（pso）优化支持向量机（SVM）的参数-c,-g-Using pso optimized support vector machine parameters-c,-g
PS0-SVR
- ：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的 支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三 个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在 此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估 模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶 产物浓度的实时在线预估。-In
pso_svm
- 该文件为粒子群算法优化支持向量机模型参数的matlab代码 支持向量机模型为专门用于处理不平衡数据的成本控制型支持向量机模型 用粒子群算法优化模型中的三个主要参数：C1、C2、sigma-The file is in particle swarm optimization parameters of support vector machine model matlab code for support vector machine model designed for use with
PSO
- 这是粒子群和支持向量机相互结合的优化算法。里面含有代码注释。-This is a support vector machine and particle swarm optimization algorithm combined with each other. Which contains the code comments.
pso-svm
- 很全的PSO优化SVM，还带例子。希望大家下下去认真研究，支持支持向量机-this is good method of pso optimizing parameters of svm
PSO-lssvm
- 用于优化最小二乘支持向量机的Matlab程序代码，可直接实用。-Used to optimize the least squares support vector machine in Matlab code can be directly useful.
PSO
- 使用粒子群算法PSO，优化支持向量机的参数，对数据进行分类。-The use of particle swarm algorithm PSO, optimize the parameters of SVM, to classify the data.
pso-svm-prediction
- 该程序是基于粒子群算法优化支持向量机中的正则化参数C和核函数参数K的算法，实现了对电力负荷的短期预测，预测效果较好，可根据自己要求进行更改。-The algorithm is based on particle swarm optimization algorithm to optimize regularization parameter C and kernel function parameter K in support vector machine. It realizes the s
PSO-SVM
- 用粒子群算法PSO,优化支持向量机SVM，提高故障分类精度。-Using particle swarm optimization (PSO, optimization of support vector machine SVM, improve the fault classification accuracy.
PSO--svm
- 用简单粒子群算法PSO优化支持向量机SVM，提高故障分类精度。-Using particle swarm optimization (PSO, optimization of support vector machine SVM, improve the fault classification accuracy.
PSO-SVM
- 利于PSO优化的SVM，可用于解决软测量建模过程中的非线性问题(SVM, which is beneficial to PSO optimization, can be used to solve the nonlinear problems in soft sensor modeling)
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)
chapter13_PSO
- pso 算法对支持向量机进行参数寻优，能够寻找最优的支持向量机参数，并建立最佳模型(PSO algorithm for parameter optimization of support vector machines)
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)
pso-svm电力负荷预测
- 电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。利用粒子群算法优化支持向量机更加高效准确预测电力负荷。(The power load forecasting is an important part of the power system planning, and it is also the basis of the economic operation of the power system. It is very important
PSO-SVM
- 粒子群算法优化支持向量机的惩罚参数c和rbf的参数gamma。(Particle swarm optimization (PSO) optimizes the penalty parameters c and RBF of SVM gamma.)
PSO-SVM
- 利用粒子群优化算法对支持向量机中的核函数参数和惩罚参数进行优化是非常有效的手段，可以大大提高鲁棒性。实际过程中读者可通过下载我上传的代码，简单进行修改和阅读附件论文即可快速掌握相关方面的知识，快速使用这一方法。(Particle swarm optimization (PSO) is a very effective method to optimize the kernel function parameters and penalty parameters of SVM, which can
PSO SVM粒子算法优化的支持向量机
- 使用PSO优化SVR支持向量机模型的代码，有详细的输出及输出，以及代码说明(Use PSO to optimize SVR support vector machine model code, with detailed output and output, as well as code descr iption)