铅酸蓄电池应用广泛，准确检测其剩余容量是电池管理系统中的重要一环。 提出将蓄电池开路电压、温度和内阻 三个状态指标作为联合检测量，结合基于 GAPSO- LSSVM 算法对剩余容量进行检测。 在 LSSVM 算法中引入 PSO 算 法对其惩罚参数和核函数参数进行寻优，避免人为因素干扰，提高了精度。 然后再引入 GA 算法，解决了 PSO 算法易局 部收敛的问题，进一步提升了精度。 最后，MATLAB 仿真验证了基于 GAPSO- LSSVM 的联合检测算法在蓄电池剩余容 量的检测方面效果良好，平均误差百分比可以控制在 3%以内，具有极大的实际应用意义。

分类算法（决策树、支持向量机）建立决策函数，然后判断如下数据的类别。 （青年，是，否，非常好）请按列表写结果并附加程序和运行结果。

利用模糊集理论（FS），区间值模糊集理论（IVFS）和非并行支持向量机理论（NPSVM），模糊非并行支持向量机（F-NPSVM）和区间值模糊非并行支持向量机。 （IVF-NPSVM）已构建。 F-NPSVM和IVF-NPSVM都在模型中考虑了训练点的隶属度，区别在于确定训练点的方法。 在人工数据集和基准数据集上的实验表明，使用F-NPSVM和IVF-NPSVM进行的大多数分类结果比NPSVM，支持向量机（SVM）更为准确。 ，区间值模糊支持向量机（IVF-SVM），广义特征值近端支持向量机（GEPSVM）和双支持向量机（TWSVM）。 最后，使用Friedman检验来验证两个新模型与以前的模型之间存在显着差异。

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明 　　skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression        朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import Gaussian

PADCAT - 通过用 NaN 填充来连接不同长度的向量M = PADCAT(V1, V2, V3, ..., VN) 连接向量 V1 到 VN 成一个大矩阵。 所有向量应该有相同的方向， 也就是说，它们都是行向量或列向量。 向量不需要具有相同的长度，较短的向量用 NaN 填充。 M 的大小由最长向量的长度决定。 为了行向量，M 将是一个 N×MaxL 矩阵，对于列向量，M 将是一个 MaxL-by-N 矩阵，其中 MaxL 是最长的长度向量。 例子： 一 = 1:5 ; b = 1:3 ; c = [] ; d = 1:4 ; padcat(a,b,c,d) % 行向量% -> 1 2 3 4 5 ％1 2 3 NaN NaN % NaN NaN NaN NaN NaN 34 NaN CC = {d.' 一种。' C。' b.' d.'}; padcat(CC{:}) %

matlab函数代码。利用施密特（Schmidt）方法，进行向量的正交规范化，。输入为多个列向量横向拼接成的矩阵，可不为方阵，输出为正交规范化的列向量构成的矩阵。亲测无误。

CORDIC 向量模式 verilog 实现反正切

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）

本文档是基于C语言设置TMS320 DSP中断向量表的设置和书写方法，希望对初学者有帮助！

这里将加载iris数据集，创建一个山鸢尾花（I.setosa）的分类器。 # Nonlinear SVM Example #---------------------------------- # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel on # the iris dataset. # # Gaussian Kernel: # K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2) import matplotlib.pyplot as plt import nump