说明：基于深度学习的文本向量化研究与应用

深度学习

说明：向量化的遗传快速遗传算法，是M.Mutchell 的遗传算法书中 10，11 业的经典快速算法。

向量化 遗传快速 遗传算法

说明：层次分析法来求得任何一个矩阵的特征值，特征向量，归一化向量。

层次分析法 特征向量归一 特征归一化 特征向量 层次分析法-特征值-特征向量

说明：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...

支持向量机 SVM训练-回归 BP回归 svm-通用程序 SVM做回归

说明：优化算法优化支持向量回归机的参数，来提高回归预测的精度和稳定性。

support vector-regression 优化算法 支持向量机 优化支持向量

说明：这个程序给你的一个向量场可视化。电磁场理论学生将会发现很有用，通过考虑看看这个程序生成的数据可视化的向量场。

matlab 理论 向量 可视化

说明：matlab 贝叶斯推断优化最小二乘支持向量机参数的实例，速度更快

bayes推断 贝叶斯-向量机 贝叶斯推断 贝叶斯优化 bayes-支持向量

说明：基于粒子群优化的支持向量机风电功率预测，采用PSO对支持向量机算法进行优化。

pso-wind wind-pso 粒子群向量机 PSO-power 风电功率预测

说明：最小二乘支持向量机，LS_SVM.m为主函数，normalization.m为归一化函数，release.m为反归一化函数。

ls--SVM 最小二乘svm 反归一化 向量归一化 归一化

说明：利用微粒群算法（pso）优化支持向量机（SVM）的参数-c，-g

PSO优化SVM 微粒群算法 支持向量机 优化SVM svm优化