本程序有数据集，有程序代码。本程序是将手写数字图像作为特征输入SVM，最终得到10分类，准确率约90%

上交的seed数据集，研究较少，下面是收集的一些工程文件，可以学习一下。前面是算法，后面是准确率。 1.4D-CNN，94% 2、新算法，93% 3.rgnn，67% 4.CNN+SVM，73% 5.DANN（数据，代码） 6.EEG_Classification_-master 7.rgnn，67.7%8.CNN-SVM，73%

其中关于PSO部分的书写，已经进行了封装，可以进行通用，用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参

[基于MATLAB]植物叶片虫害检测系统（方法svm，颜色，可以识别具体是什么虫子等，带界面GUI和文稿万字）.zip

本文提出了一种肠道疼痛是一种确定的污染，为此，需要简短总结其控制性最终目标。 使用改进的工具来查看混乱情况。 如果关闭基地坚持完成，然后由疼痛可变成动态罕见状态。 图片准备检查用于查看吉姆萨（Giemsa）变色边缘血液测试的微薄传播中的疟疾发热寄生虫，恶性疟原虫种的亲密关系。 一些图片管理的估计被用于对弱血迹传播的疟疾发烧进行自动评估，但是寄生虫血症的程度可靠地不像手动检查那样无可争议。 拟议的系统通过使用图片准备图形来清洁人的滑倒，同时看到疟疾发热寄生虫的亲密关系。 这是通过评估两种观察肠道紊乱寄生虫的策略来创建的。 第一个结构依赖于划分； 第二种用途是使用最少分区分类器进行提取。 肠道污染区的结构提高了人们的可感染性，个性，建设性猜想和相反的需求。

MATLAB平台：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

matlab-最小二成支持向量机（LSSVM）手册，26页

基于python平台的SVM垃圾邮件识别

针对滚动轴承极易损伤，振动信号表现出非线性、非平稳性等特点，提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和改进支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断算法。首先对采集到的轴承振动信号进行LCD，分解得到一系列内禀尺度分量(ISC)，通过与经验模态分解(EMD)对比研究，证明了LCD方法的优越性；然后计算所有分量的能量熵值，提取出轴承信号的敏感特征集，输入到经过遗传算法(GA)进行参数优选后的SVM识别模型进行轴承状态的诊断识别。实验研究表明，基于LCD和改进SVM的轴承诊断算法能较好地提取出轴承故障特征信息，对4种轴承状态的识别率高达90%，是一种较为有效的轴承故障诊断方法。

语言：MATLAB—交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）