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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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its the matlab coding for pattern recoganization in image processing using genetic algorithm-its the matlab coding for pattern recoganization in image processing using genetic algorithm
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SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 遗传算法的典型实例-SVM neural network information granulation typical examples of the time series regression to predict genetic algorithm
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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
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一个关于遗传算法改进的支持向量机算法，能对全局优化问题进行加速搜索最优解-A genetic algorithm to improve the support vector machine algorithm for global optimization problems can be accelerated search the optimal solution
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Genetic algorithm feature selection by using SVM
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遗传算法优化支持向量机的惩罚系数C与高斯核系数g，能够提高支持向量机的分类精度-Genetic algorithm to optimize the punish coefficient of support vector machine (SVM) with gaussian kernel coefficient C g, can improve the support vector machine (SVM) classification accuracy
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包含粒子群算法、遗传算法、网格搜索法优化的支持向量机代码-Particle swarm algorithm, genetic algorithm, the grid search method optimization of support vector machine (SVM) code
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主要描述BP神经网络、SVM 的数据分类预测、Elman神经网络的数据预测粒子群优化算法的寻优算法、遗传算法优化计算等书中详细介绍了每种源程序代码及编写规范。-Mainly describes the classification of data with BP neural network and SVM prediction, Elman neural network data prediction particle swarm optimization algorithm optimiza
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包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,遗传算法无功优化，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Genetic algorithm based reactive power optimization, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a poster
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本程序事实现遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM），具有很好的学习价值。-This procedure to achieve something genetic algorithm (GA) optimization support vector machine (SVM), having a good learning value.
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1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
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该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例，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。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。(The PDF has a total of 30 MATLAB in the case of neural networks, including BP, RBF, SVM
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使用遗传算法对支持向量机进行优化的matlab代码(the optimized SVM based on Genetic Algorithm)
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1.采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。(1. using genetic algorithm based on the sample data of male and female students in height, weight, love mathematics, love li
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遗传算法优化支持向量机程序，用于参数寻优，提高分类率(Genetic algorithm optimization support vector machine program)
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将改进的粒子群算法和GA与SVM相结合，通过参数寻优构建新模型完成对空气质量指数的预测(The improved particle swarm optimization and genetic algorithm are combined with SVM. The prediction of air quality index (AQI) is completed by constructing a new model by parameter optimization.)
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