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）

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。

% melfilter 创建梅尔频率滤波器组% % [Filter,MelFrequencyVector] = melfilter(N,FrequencyVector,hWindow) % % 生成具有 N 个线性间隔滤波器组的滤波器组矩阵， % 在 Mel 频域中，重叠了 50%。 % % `N` 要构建的滤波器组的数量。 % % `FrequencyVector` 一个向量，指示频率% 评估滤波器组系数。 % % `hWindow` 确定形状的窗口函数的句柄滤波器组的百分比。 默认为 hWindow = @triang % % `Filter` 是大小为 [N numel(FrequencyVector)] 的稀疏矩阵。 % % `MelFrequencyVector` 是一个包含 Mel 频率值的向量% ％ 例子% N = 50; % Fs = 10000; % x = sin(2*

减少数组 = data_reduction_algorithm（原始数据，容差） 原始数据：2 列（时间 + 数据） 容差：标量 (0....+inf-1) 数组需要时间不同！ 也应该在 Matlab 7.0 R14 上工作

基于支持向量机的数据分类预测(libsvm)、

基于遗传算法优化支持向量机的数据分类预测、

基于改进粒子群优化支持向量机的数据分类预测-非线性权重递减、

此代码是使用 grp2idx 函数将分类向量转换为双精度向量或数值向量。 这是因为LSTM网络的标签和MATLAB的神经网络工具箱应该是分类的，但是您不能比较两个分类变量或减去它们来找到RMSE，等等。 % 演示此代码背后的想法的示例： % y = [0,1,3,4,6,0,1] % ycat = 分类（y） % [g,gN] = grp2idx(ycat) % gN(g) % ydouble = str2num(cell2mat(gN(g)))

2阶实对称矩阵特征值和特征向量的简单求解方法。因为2阶实对称矩阵的特殊性，可以直接使用初中的2阶方程 x = -b±sqrt(b*b -4*a*c) / 2*a进行求解。这个方法在求解平面点的hessian矩阵很有用处。

支持向量机 进行P300检测分类，数据预处理以及分类代码