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MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。 具体流程如下： 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。 模型评估：对预测结果进行评估。 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos

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OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，即正交频分复用)，是多载波调制技术的一种，它主要通过频分复用实现高速串行数据转换成并行数据进行传输。由于它具有较好的抗多径衰落的能力，能够支持多用户接入，因此在现代通信领域有着广泛的应用场景。OFDM系统的设计和应用对于下一代蜂窝移动通信网络有着重大的现实意义，而点对点通信是通信网络中数据链路层实现的功能，是通信网络的重要组成部分，在很大程度上影响着通信的速度与质量。在此背景下，本文提出了一种点对点通信的OFDM系统实现方式，基于matlab实现，并通过pluto SDR完成了硬件测试。 本文首先指出了该系统的整体构架及应用场景，再阐述了整体的设计思路及实现方式。然后使用以matlab为主的软件开发工具完成系统设计开发，最后基于pluto SDR硬件平台完成OFDM点对点通信系统的仿真、测试等工作。

1.Matlab实现TPA-LSTM Attention-LSTM多变量回归预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.Train为训练集数据，Test为测试集数据，TPAMain.m为主程序，运行即可；其余m文件为子函数，无需运行,所有文件放在一个文件夹； 4.运行需要要GPU支持运算。 1. 使用Matlab实现了TPA-LSTM/Attention-LSTM多变量回归预测的算法。 2. 该算法在Matlab2020b环境下运行。 3. 程序包含了训练集数据（Train）、测试集数据（Test）以及一个主程序（TPAMain.m），只需运行主程序即可。其他的m文件是子函数，无需单独运行，建议将所有文件放在同一个文件夹中。 4. 运行该程序需要GPU支持进行计算。 涉及的 1. TPA-LSTM/Attention-LSTM：这是一种多变量回归预测的算法。TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention-LSTM）和Attention-LSTM分别是基于LSTM（长短期记忆）模型的改进版本，用于处理时间序列数据并关注序列中的重要模式和特征。

1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。

在Alexnet网络模型的基础上，基于迁移学习原理，来训练R-CNN目标检测网络。并对Matlab自带的stop sign(停止标志)图像数据集进行识别，该数据集已标注好。其实现步骤如下： 步骤一：导入Alexnet预训练的模型 步骤二：载入训练集图像 步骤三：设置训练参数，并基于迁移学习原理，在Alexnet卷积神经网络基础上，通过41幅包括stop sign的图像训练R-CNN检测器。 步骤四：使用测试图像检验训练好的目标检测器对stop sign图像的检测效果，在原图上标记目标区域并显示类别和置信度。

MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用； 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

matlab中inv的函数代码MIACE MI-ACE和MI-SMF目标表征算法Matlab实现 注意：如果在任何出版物或演示文稿中使用了MI-ACE或MI-SMF算法，则必须引用以下参考文献： A. Zare，C。Jiao和T. Glenn，“区别多实例高光谱目标特征”，在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol。1中。 40号10，页2342-2354，2018年10月1日。doi：10.1109 / TPAMI.2017.2756632 注意：如果在任何出版物或演示文稿中使用此代码，则必须引用以下参考文献：A. Zare，C。Jiao和T. Glenn。 （2018年10月19日）。 GatorSense / MIACE：版本1（版本v1.0）。 Zenodo。 运行MI-SMF或MI-ACE的命令： [optTarget，optObjVal，b_mu，sig_inv_half，init_t] = miTarget（数据包，标签，参数） 输入： + dataBags-单元格数组，其中每个单