针对无线局域网安全防护手段的不足,结合无线局域网介质访问控制层拒绝服务攻击的特点,设计了基于支持向量机算法的入侵检测系统。该系统利用支持向量机分类准确性高的特点,构建支持向量机最优分类超平面和分类判决函数,对网络流量进行分类识别,完成对异常流量的检测。在OPNET平台下进行无线局域网环境入侵检测仿真,仿真结果表明,该系统能有效地检测出针对无线局域网介质访问控制层的拒绝服务攻击。

粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，用于回归预测，有例子，易上手，简单粗暴，直接替换数据即可。 仅适应于windows系统。 质量保证，完美运行。 本人在读博士研究生，已发表多篇sci，非网络上的学习代码，不存在可比性。

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水天线检测MATLAB程序（采用支持向量机的方法），源自于模式识别，有助于深入理解支持向量机。

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总结ppt，里面有两种机器学习或深度学习入门需掌握的算法（包括），有比较详细的个人学习理解（看吴恩达视频学习的）和算法描述。还有几篇关于显著性的论文的部分内容，及其评价措施。

非最小耦合到不带电标量场的阿贝尔向量场在许多情况下都会出现。 我们在这里通过代数方法研究它们的一致变形（“量规”），即保持量规对称性数量（但不一定是形式或代数）的变形。 BRST同调类在虚数为零时给出了最小的一致变形。 我们通过与反场和运动方程有关的特征同调性，根据各种类型的全局对称性和相应的Noether电流明确地对这些类进行参数化。 该分析适用于所有幻影编号，而不仅适用于幻影编号零。 我们还提供了对这些参数的线性和二次约束的系统讨论，这些约束源自更高阶的一致性。 我们的工作与扩展超重力的测量有关。

机器学习--贷款违约行为预测（基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现，资源包含完成则代码及数据，数据3万余条记录

针对顶板冒落带高度问题提出新的预计模型,通过搜集众多矿井的实测数据,在支持向量机理论基础上建立预计模型。采用果蝇优化算法对预计模型进行优化训练,建立FOA-SVM预计模型,利用实测数据对模型的预计结果进行检验,预计结果较为准确,比PSO-SVM模型和GA-SVM模型结果稳定性好计算精度高。

IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。 采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。 采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。