【预测模型】基于蚱蜢算法优化支持向量机实现预测分类模型matlab源码.md

从UCI机器学习资源库中下载Musk数据集。在此数据集上分别使用PCA和SVD方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，使用盒图分别对获得的最优属性进行分析和对比。 import pandas as pd import os from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sbn sbn.set(color_codes = True) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from scipy.stats import kstest from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn import preprocessing import pyecharts from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

我国顺酐市场分析及其消费量的支持向量机预测，冯详立，王洪礼，通过对我国1995年至2005年顺酐消费量数据的特征分析，运用支持向量机理论对我国 “十一五”期间的顺酐消费量进行了预测。

CRC = crc32(DATA) 计算存储在向量 DATA 中的数据的 CRC-32 校验和值。 DATA 的元素被解释为无符号字节 (uint8)。 结果是一个无符号的 32 位整数 (uint32)。 多项式位位置已反转，并修改了算法，以提高性能。

本文使用SVM机制自动定位车牌区域，首先对每幅训练图像切分成若干个N×N大小的图像子块，把每个字块分别标注为车牌和非车牌区域两类，提取子块图像的特征向量训练SVM分类器；然后使用该分类器对测试图像中的各个像素进行分类，最后通过后期处理结合车牌的先验知识实现车牌区域的定位。

som matlab代码cpp-lvq 介绍 CppLVQ是学习矢量量化分类算法的C ++实现。 根据维基百科： LVQ可以理解为人工神经网络的特例，更确切地说，它应用了赢家通吃的基于Hebbian学习的方法。 它是自组织图（SOM）的先驱，与神经气体和k最近邻居算法（k-NN）有关。 LVQ由Teuvo Kohonen发明。 为什么？ 我发现LVQ既高效又易于理解。 我以前的实现是用Java编码的，但是没有我想要的那么好。 但是，它仍然比MATLAB的实现更快，更准确。 我决定这样做的主要原因是，互联网上缺乏类似的实现。 我发现的那几个，事实证明它是越野车，而且记录得很糟。 解决方案 CppLVQ将是： 快速地 有据可查 容易明白 易于使用（静态库或纯代码）

从网上收集的质量高的SVM资料合集，并且根据自己的学习经验给出大量注释，同时通过txt文件给出学习路线（阅读各文档的先后顺序）以及各文档的依附关系。使得读者快速入门

可以运行的代码！蜣螂优化算法（DBO）优化支持向量机（SVM），能够很好的进行分类或者预测，并且该算法是今年提出的，非常好用，值得推荐和写论文

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提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。