说明：对libsvm 的结构参数、核函数、svm预测以及训练等几个方面进行了详细的分析

svm-预测 libsvm-核函数 libsvm参数 libsvm-预测 SVM-forecasting

说明：以优化SVM算法的参数c和g为例，对FA（萤火虫算法）MATLAB源码进行了逐行中文注解。是很好的学习材料。

优化SVM SVM-参数优化 svm-c-g FA--SVM 萤火虫优化

说明：ABC算法的源码找来逐行做了中文注释，并以优化SVM参数为例，进行学习。

abc优化参数 svm ABC_SVM ABC-SVM算法 优化SVM

说明：利用PSO算法优化SVM向量机参数。测试指标为MAPE和均方根误差。

PSO算法 SVM 向量机

说明：有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括面积、周长、矩形度、伸长度，模拟数据分析处理的过程，在matlab环境中自动识别连通区域的大小。

算法 选择 源程序 svm 参数 进行 优化 编译 通过 特征 粒子

说明：用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化

feature-selection 特征选择 feature 优化 粒子群

说明：用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化。

feature-selection 特征选择 feature 优化 粒子群 psofeatureselection

说明：重要参数的提取，相关分析过程的matlab方法，计算加权加速度,基于matlab GUI界面设计,采用偏最小二乘法，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。

算法 选择 源程序 svm 参数 进行 优化 好用 特征 粒子

说明：做视觉测量的上位机代码,是国外的成品模型，是信号处理的基础，可以动态调节运行环境的参数，人脸识别中的光照处理方法，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

算法 选择 代码 svm 参数 进行 优化 特征 粒子 整理

说明：应用小区域方差对比，程序简单，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，双向PCS控制仿真，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，插值与拟合，解方程，数据分析。

算法 选择 源程序 svm 参数 进行 优化 好用 特征 粒子