MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化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15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。

MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化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15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。

摘要光谱特征波段的选取是植被高光谱分类识别的重要基础之一利用鄱阳湖种典型植被的实测高光谱数据在对数据进行预处理和分析的基础上提出了一种基于均值极差阈值法的光谱特

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多特征分类预测（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MATLAB2021b及以上。

MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（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。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。

Matlab实现SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。

(1)冬1显示了4种装配零件的彩色冬像:螺母(nuts)、螺钉(screws)、支架(brackets) 和垫圈(washers)。请你设计一组特征(不超过4种)，能很好地把4种零件分开。 分析、讨论你的特征和背后的原理。 (2) 编写代码提取每种模式的上述4种特征，绘制每对特征的二维散点图(如.fl vs.f2,f3 vs.f4，等)，讨论你的结果。 (3)计算原始空间中每一对样本之间的欧式距离。首先，你得把所有图像都转换 为同样大小,比如 32x32 彩色像素(提示:在 MATLAB 中,可使用函数 imresize)。 把距离组成30x30 的矩阵进行显示(提示:在 MATLAB中,可使用承数 imagesc)。 在一维特征空间中，重复上述过程。比较两种距离矩阵，在原始图像空间中和特征 =====================================================================================================================================================

MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15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MATLAB2020b及以上。

MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15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MATLAB2020b及以上。

MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15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。