用于网络安全态势预测的粒子群与支持向量机算法研究.pdf

1.SVM多输入多输出 2.客服传统多输入单输出模式

1.里面有一片类似的轴承故障诊断论文 2.计算了VMD的能量熵和样本熵 3.做了多种数据集，包括单特征和多特征pca归一化 4.利用了粒子群算法优化SVM参数 5.python代码齐全

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MATLAB

自己编写的SVM支持向量机分类算法matlab仿真。不适用matlab工具箱，也不适用第三方工具箱。 case 'svc_c', C = p1; n = length(Y); H = (Y*Y').*kernel(ker,X,X); f = -ones(1,n); A = []; b = []; Aeq = Y'; beq = 0; lb = zeros(n,1); ub = C*ones(n,1); a0 = zeros(n,1); [a,fval,eXitflag,output,lambda]=quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options);

多输入多输出SVM，可以直接运行，不能使用私信留言

将一些向量转换为 Gram schmidt。

LSSVR回归,svr支持向量回归,matlab源码

使用emd和svm进行预测使用svm进行预测使用emd和svm进行预测使用svm进行预测使用emd和svm进行预测使用svm进行预测(Predicting with emd and svm Predicting with svm Predicting with emd and svm Predicting with svm Predicting with emd and svm Predicting with svm)