matlab源文件，对网络数据进行入侵检测，利用libsvm工具箱，对特征进行分类。内容包括：数据的归一化，参数择优（交叉验证），建立svm模型，性能评价。压缩包内有详细的说明文档。(matlab source files, network data for intrusion detection, to use libsvm toolbox, to classify the characteristics. The contents include: data normalization, parameters and selection of the best (cross-validation), the establishment of SVM model performance evaluation. Compressed within a detailed documentation.)

人工鱼群算法AFSA优化支持向量机SVM,提高故障分类精度。(Artificial fish algorithm AFSA optimization support vector machine SVM, improve the fault classification accuracy.)

本代码中有利用opencv中封装的svm如何进行分类的示例。而且对于svm和hog的每个变量的含义都做了注释。

matlab中的一个svm程序，其中osu-svm是C语言编写的内核，执行效率更高；另一个为matlab内核。http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/index.htm有更加详细的使用说明。

首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。

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