通过GWO 灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研究目标的映射模型，代代码比较全，可以直接在MATLLAB里面使用

为了对用户的项目进行推荐以进行历史用户评级，正在使用几种智能系统。 最常见的方法是推荐系统。 发挥主要作用的主要领域是社交网络，数字营销，在线购物和电子商务。 推荐系统由几种建议技术组成。 在这里，我们使用了众所周知的协作过滤（CF）方法。 存在两种类型的问题，协作过滤主要解决这些问题。 它们是完全冷启动（CCS）问题和不完全冷启动（ICS）问题。 作者提出了三种新颖的方法，例如协同过滤，人工神经网络以及最后的支持向量机来解决CCS和ICS问题。 基于特定的深度神经网络SADE，我们可以删除产品的特征。 通过使用顺序激活的用户和产品特性，我们可以适应最新技术CF模型，时间SVD ++的冷启动产品额定值。 拟议的系统由Netflix评级数据集组成，该数据集用于执行基线技术来对冷启动项目进行评级预测。 在ICS项上比较了两种推荐技术的计算结果，证明了该方法的适应性。 由于冷启动转移到非冷启动状态，因此所提出的方法能够转移产品。 这里采用人工神经网络（ANN）提取项目内容特征。 用户偏好之一（例如时间动态）用于将满足的特征获取到预测中以克服这些问题。 对于分类过程，与早期方法相比，我们使用了

机器学习支持向量机学习文档上

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选取基于日特征气象因素的支持向量机预测方法，用Matlab编制模型的算法程序，从数据集中选取若干天数的历史数据作为模型的训练集，其余的数据作为测试集，模型最终能够实现对测试集中不同日期的负荷大小预测 ,完整程序 附带WORD讲解（MATLAB）

通过将粒子群算法也支持向量机结合，使用支持粒子群算法优化支持向量机参数，并训练支持向量机

引入函数max（），它表示取向量中按模最大的分量，迭代的每一步取( )( )( )，使得最大的分量为 1。Jacobi法是计算实对称矩阵全部特征值和特征向量的一

寻找RGB图像的平均向量

摘要I第一章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.2 国内外研究动态 21.3 论文结构 3第二章 支持向量机理论基础 52.1 引言52.2 统计学习理论

1引言信息技术的发展 日新月异，极大地推动了人机交互技术的前进，使得计算机视觉在计算机识别与监控中发挥越来越重要的作用，出现了人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、年龄