说明:这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类,为了使得分类的数据更加准确,里面接着使用pso(粒子群算法)优化其中重要的参数,已达到学习到更好的学习模型的效果
说明:使用matlab实现智能预测控制算法,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程,有均匀线阵的CRB曲线,双向PCS控制仿真,仿真效率很高的,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。
说明:支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年,由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 (支持向量机)是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款,在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具,使用机器学习理论来最大化同...
说明:采用热核构造权重,毕设内容,高光谱图像基本处理,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,单径或多径瑞利衰落信道仿真。