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搜索资源 - support vector Regression matlab
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关于支持向量机分类、回归、模糊支持向量机的程序-On support vector machine classification, regression, fuzzy support vector machine procedures
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用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归的源代码。内有实例，依湖芦画瓢即可。-Using support vector machine (SVM) classification and function to achieve the reunification of the source code. There are examples, according to Lake Lo paintings can ladle.
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支持向量机matlab源码，可以针对回归建模进行计算-Support vector machine matlab source, can be calculated against the regression modeling
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支持向量机matlab程序
(1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法
(2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法
(3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机
(4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法
(5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法-Support vector machine matlab procedur
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支持向量机工具箱，可进行分类，预测等，实现了四种支持向量机工具箱的分类与回归算法，有实例-Support Vector Machine Toolbox, it can conduct classification, prediction and so on, implementation of the four support vector machine toolbox classification and regression algorithm, has examples of
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基于支持向量机（SVM）回归的MATLAB演示程序-Based on support vector machine (SVM) regression of the MATLAB demo
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利用支持向量回归进行概率密度估计，从而计算信息熵-The use of support vector regression for probability density estimation, in order to estimate the information entropy
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用MATLAB编写的svm支持向量机的分类,回归工具箱- MATLAB codes of support vector machine svm classification, regression Toolbox
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。
-Support Vector Machine and BP neural network, ev
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支持向量机非线性回归通用matlab程序，本程序使用支持向量机法，实现对数据的非线性回归，核函数的设定和修改在函数内部进行，数据预处理在函数外部进行，简单易懂，希望能对大家有所帮助-Universal non-linear regression support vector machine matlab program, this program uses support vector machine method to achieve non-linear regression of data
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Support vector regression code
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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Universal non-linear regression support vector machine MATLAB source code of this source can be used for linear regression, nonlinear regression, nonlinear function approximation, data m
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：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
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：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支
持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数
选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真
实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
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为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生
成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很
好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN
应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的
理论和应用价值。-Ab
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79419096svr一维支持向量机回归以及二维支持向量机回归-79419096svr one-dimensional support vector regression and two-dimensional support vector regression
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用于在matlab中实现非线性回归的支持向量机svm算法-Used matlab to implement non-linear regression algorithm of support vector machines svm
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A implementation of support vector regression in matlab.
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matlab软件实现的支持向量机（SVM）的分类与回归。-Support vector machine matlab software (SVM) for classification and regression.
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基于支持向量机SVM原理，引入惩罚系数，在libsvm3.14安装包基础上实现了支持向量回归matlab编程(Based on the SVM principle of support vector machine, the penalty coefficient is introduced, and support vector regression matlab programming is implemented on the basis of libsvm3.14 installatio
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