双SVM
双支持向量机的MATLAB实现
参考文件：
Jayadeva，Khemchandani，R。和Suresh Chandra。 “ ”关于模式分析和机器智能的IEEE事务29.5（2007）：905-910。
2022-11-01 10:43:06
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MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据）
数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-10-27 09:07:19
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基于CNN-SVM数据预测模型（python）
卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python）
卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python）
2022-10-27 09:07:17
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MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-10-27 09:07:13
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使用PSO优化SVR支持向量机模型的代码，有详细的输出及输出，以及代码说明
2022-10-23 00:43:00
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针对电力传输路由线路故障类参数多识别率不高等问题,利用提取故障特征向量和支持向量机结合的算法识别线路故障类型.提取故障线路特征向量,采集变化量的有效值,计算突变量所占三相突变量有效值总和的比例系数,将比例系数与零序电流判别系数结合构造故障特征向量.训练支持向量机以测试集特征向量作为输入,利用训练好的支持向量机判别分类,实现故障类型识别.实验表明,提出算法可克服多重困难针对输电线路十种类型故障进行学习并识别,并保证精度和效率.
2022-10-22 13:19:20
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