说明：自己编写的一个用遗传算法来优化支持向量机参数的程序，简单易懂哦

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说明：应用背景背景：当前单一的SVM识别精度不高，本程序用遗传算法优化支持向量机算法，提高了它的精度和准确率。关键技术GA SVM 最优化算法  提高识别精度和预测度                 

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说明：用遗传算法优化支持向量回归机C、g、p参数

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说明：基于互功率谱的时延估计，是本科毕设的题目，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有详细的注释，包含优化类的几个简单示例程序，有循环检测，周期性检测。

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说明：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。

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说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，感应双馈发电机系统的仿真，使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,是机器学习的例程，LCMV优化设计阵列处理信号。

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说明：通过GA算法对乳腺癌细胞进行特征提取，并训练SVM网络，通过升高维度使分类更准确，从而提高了分类精度，完善了数据分类。

说明：遗传算法无功优化，时间序列数据分析中的梅林变换工具，基于chebyshev的水声信号分析，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：粒子群算法优化支持向量机的程序，可用于模式识别。

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说明：有较好的参考价值，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,计算多重分形非趋势波动分析，采用的是通用的平面波展开法,可直接计算得到多重分形谱,LCMV优化设计阵列处理信号。

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