麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测，SSA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

北方苍鹰算法(NGO)优化最小二乘支持向量机回归预测，NGO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字 调制方式识别算法 .该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分 类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类,解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题,避免了判 决门限的确定,与传统的神经网络方法相比,具有更好的泛化推广能力 .仿真结果表明,在具有加性带限高斯 噪声的环境下,信噪比大于等于10 dB时,识别正确率大于90%.

在高信噪比处理域构造新的用于调制识别的高阶统计量幅值特征,与传统特征相比保留了更多的分类信息，适合干扰较大多种调制模式并存的环境。基于联合特征向量有效提高了识别性能，用窗口平滑抑制截获信号中的噪声，对识别器输入特征向量样本规范化以提高处理速度。分别基于欧氏距离分类方法和改进算法的神经网络识别器进行仿真实验，证明了采用联合特征向量和优化方法在低信噪比干扰更大的信道条件下能区分更多的调制类型(MASK、MPSK、MFSK、MQAM)，且平均调制识别率提高200%，算法效率也得到明显提高。

完整全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/66030967 【完整课程列表】 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 1-1.机器学习简介-上课版part1（共31页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 1-2 机器学习简介-上课版part2（共55页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 2. 概念学习 分类（共27页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 3 决策树（共44页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 4-1 贝叶斯学习（共18页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 5. 神经网络（共42页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 6 支持向量机（共29页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 7. 基于实例的学习-k近邻（共17页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 8-1 模式选择和评估（共30页）.pdf 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 8-2 模式选择和评估（共14页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 9. 计算学习理论（共26页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 10 聚类分析（共74页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 12 特征选择（共36页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 13 Sparse-SDM10（共133页）.pdf 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 14 机器学习总结（共25页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 15 Overview of ensemble（共31页）.ppt

实现步骤： 分析训练数据，提取图片HOG特征。 训练分类器 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive) 分析训练数据，提取图片HOG特征 训练数据为64x64x3的RBG图片，包含车辆与非车辆图片两类，车辆图片8792张，非车辆图片8968张。 车牌图片数据预处理操作 数据集中的照片需要进行车牌定位、二值化、调整角度、最后分割成单个字符才可用于模型训练的字符集。将分割好的字符图片分别存放在对应的文件夹中，以便后续训练工作。在进行车牌定位时，考虑不同拍摄环境下所拍摄的图片质量参差不齐，传统的利用边缘检测算法进行定位的方法会出现较大偏差，所以利用颜色再定位的方法，对Sobel定位后的区域进行边界缩小，提高定位的准确性. 车牌字符分割以及特征提取字符分割过程包括对定位到的车牌图块灰度化、二值化、投影分析、去上下边框、根据阈值进行分割，得到用于识别的字符块。分割后的图块需要进行特征提取，才可以用于SVM训练与识别 SVM算法在车牌识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的分类方法

支持向量机vc++实现.一个很好的分类系统 .可以分类文本

本资源包含基于Matlab的使用std函数计算矩阵、数组、向量元素标准差源码绘图素材 包含 实例1：创建一个矩阵并计算矩阵每列元素的标准差 实例2：创建一个矩阵并计算矩阵每行元素的标准差 实例3：创建一个三维数组并计算沿第一维度元素的标准差 实例4：创建一个矩阵并根据权重向量计算矩阵每列元素的标准差 实例5：创建一个三维数组并计算特定切片（维度1*维度2）元素的标准差 实例6：创建一个向量并计算其标准差（不包括NaN值） 本资源配套CSDN博客“Matlab结果性能评价---std函数(计算矩阵、数组和向量元素标准差)”，可 前往查看具体原理和实现效果！！！

ChatGPT+向量数据库搭建私有化知识库.zip