永磁同步电机滑模观测器离散仿真模型，离散采样，开环切闭环

利用labview常用架构JKI SMO简单设计一款测试系统

本程序应用SVM为基础，核函数采用高斯核函数，数据为手写数字数据1和9，用smo加速算法，识别正确率达99.4%，而且我博客有讲解

SMO算法是实现SVM的快速方法，本资源主要针对的是SVM的算法中的其中一种实现方法——SMO。SMO运用迭代的思想，一次迭代两个参数，从而使得收敛及其快速。注：请运行与阅读MYSVMEXE.m代码

SVM算法中最后求解拉格朗日乘子优化的SMO算法的C++实现版本

simulink仿真，预测soc，RC模型

实现Platt SMO算法，并通过手写字识别问题来测试该算法

支持向量机(SVM)的序贯最小优化(SMO)算法 包结构 src |—— libsvm 林智仁教授的Libsvm核心源码 |—— MySMO 通过看支持向量机导论实现的SMO算法，只实现了高斯核 |—— smo1 参考国外的例子 |—— smo2 参考国外的例子

smo优化优化matlab代码SMO 社交拟态优化算法及工程应用 社会拟态优化算法和工程应用的示例 Matlab 代码（0.1 版） 您只需要在 Costfunc.m 中引入要最小化的函数。 然后输入 SMO 参数和问题参数（第 28 至 40 行）。 请在您的研究论文中参考以下期刊文章：Saeed Balochian、Hossein Baloochian，Social Mimic Optimization Algorithm and Engineering Applications，Expert Systems with Applications，2019，ISSN 0957-4174。 ()。 社会模仿优化算法及工程应用 MATLAB 代码示例（0.1 版） 优化社会模仿和工程应用的算法，将成本函数写入文件（Costfunc.m）中，仅供使用。 然后输入算法参数如人口数和问题参数如变量数和取值范围（第28至40行） 请在您的研究文章中参考以下期刊文章：()。

smo算法优化matlab代码从头开始支持向量机 该存储库包含用于在 MATLAB 中训练内核化 SVM（具有多类扩展）的代码，并且特别不依赖于任何优化库（例如用于二次编程）。 SVM 使用两种优化方法实现： 顺序最小优化 (SMO)。 具有可行起点的对数障碍（内点法）。 这两种优化方法都优化了 SVMS 的双目标公式，因此实现很容易内核化。 我们探索高斯核和多项式核。 我们在 MATLAB 客户端中直接可用的历史信用评级数据集上测试实现。 主要关注点是数值优化，因此我们主要分析算法的性能。 实现在./src 中可用，实验显示在experiments.mlx 和multiclass_experiments.mlx 文件中。 project.pdf 中提供了一篇文章（包括 SVM 目标的推导、算法描述和性能分析）。 我发现一些有用的资源： 道具.pdf Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004)。 凸优化