为解决PSO-FCM聚类算法针对多聚类问题，性能不足，容易陷入局部最优解，影响多聚类结果的准确度.提出一种基于PCA优化的PSO-FCM聚类算法，通过引入PCA分析方法，在粒子的各维度上设定不同的移动权重，降低粒子的敏感度，合理的控制粒子各维度上移动的速度，有效的降低粒子各维度上粒子无约束，位于多个聚类群交界处的粒子过分敏感，移动到错误的聚类的可能性增加.本文简要介绍了PSO-FCM算法的相关情况，详细介绍了本文的优化算法，最后通过实验证明，本文提出的优化算法在多个数据集上结果总体优于其他算法.

该文件夹包含高斯 Q-PSO 主代码 (GQPSO) 和 11 个基准函数（+ 高斯 Q-PSO 原创文章）。 例子： 乐趣 = @griewankfcn; D = 30； nPop = 50; 磅 = -600; ub = 600; 最大值 = 1000; 最大值 = 10000*D; [xmin,fmin,histout] = GQPSO(fun,D,nPop,lb,ub,maxit,maxeval); 或直接： [xmin，fmin，histout] = GQPSO（@ griewankfcn，30,50，-600,600,1000,10000 * 30）;

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基于MATLAB下的支持向量机（SVM）GUI页面，可以实现分类和回归功能，并且里面有自己的详细说明，简单方面容易上手，并且还有相应的“libsvm-mat-2.89-3加强工具箱”和“libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]”两种版本，可以实现SVM三种寻优方法 grid search、GA、PSO,童叟无欺。

【车间调度】基于PSO求解6X6的车间调度问题matlab 源码.zip

粒子群算法优化支持向量机参数，文件中包含数据和结果图

本程序为粒子群算法在matlab中应用的程序,算法可计算三维函数,并在函数图像上显示最优值,分为七部分,简单易读

为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。

针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题，提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型，该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出，详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢，故障识别率为82%；概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定，故障识别率最大为98%；粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。

标准的PSO代码 MATLAB直接运行。其中 main是主函数，点击运行即可