基于最小二乘支持向量机LSSVM分类预测，多特征输入模型。 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。

有详细的模型描边代码，很简单，但也很适用，所有代码都在里面。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

MATLAB/Simulink搭建电动助力转向模型，EPS模型，包括PID控制算法，传递函数回正控制，有完整的模型公式搭建过程，可直接仿真出图像，参数自己数据齐全，建模过程详细！ 视频操作，截图说明，简单易懂，一一对应。 电动助力转向系统控制系统 电动助力转向系统被控系统 PID控制算法 控制策略 软件在环仿真测试 详细计算步骤，公式搭建过程，仿真结果 资料齐全，参数具备，完整过程。

业务模型和执行模型的一致性是当前服务组合研究的一个难点和热点。目前普遍采用模型转换的方式将业务模型映射为可执行模型，但由于两种模型语言的语义和语法不一致，导致了模型转换存在语义失配等缺陷。针对该问题，提出了一种基于业务流程建模标注的Web服务组合执行方案，设计了BPMN模型的解释执行算法，给出了执行引擎的原型系统，并通过具体案例验证了方案的有效性。

项目实战模块包括： 1、基础框架 2、人事信息：人事项目管理，离职管理，奖惩管理，年假管理，员工异动，员工转正 3、web建模，提供表单库。 4、考勤管理：考勤记录的导入计算。配置考勤规则。 5、排班 完整数据库文档，系统，源代码，适合学习及项目毕业设计！

随着网格技术应用的不断深入，对网格服务应用过程中的自治性、智能性等提出了较高要求。为了有效解决网格服务过程中的自治性问题，在对网格服务及智能Agent的BDI模型进行研究的基础上，提出了一种基于BDIAgent的网格服务模型。分析了模型中各模块的组成及功能，基于Agent的智能性、自治性和社会性等特点，讨论了Agent在网格服务请求处理过程中的作用。同时，利用本体语义进行网格服务的匹配，从网格服务的基本概念和整体服务能力上对匹配过程进行了说明。该模型提高了网格服务发现的准确率，同时也增强了系统的可维护性、

两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料

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AI大模型市场研究报告（2023）-迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕-沙利文.pdf