首先声明，本篇文章直接包含所有matlab源代码，直接复制粘贴即可运行，全部都是源代码，可以自己更改的源代码！（不是.p文件！！！，浅浅痛斥一下很多文章为了盈利，还给程序加密！谴责！！）以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解，采用麻雀优化算法（SSA）对VMD的两个关键参数（惩罚因子α和模态分解数K）进行优化，以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用，关键要学会最小包络熵代码的编写，实验过程中，会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次（自己可以随意更改寻优次数）。

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详解MATLAB在最优化计算中的应用是一本比较全面介绍MATLAB实现各种优化算法的书，里面MATLAB代码很详细

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其中关于PSO部分的书写，已经进行了封装，可以进行通用，用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参

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matlab的egde源代码普罗斯特 普罗斯特是解决大规模问题与亲ximal ST ructure的框架。 它包含几种原始对偶算法（例如ADMM或PDHG）以及常见的近端和线性运算符的高效CUDA实现。 可以解决的一般问题是： 其中g和f *是映射到扩展实线的凸函数，其近端映射很难评估，而K是线性算子。 安装 依存关系 确保安装了最新的工具包，并且nvcc在当前路径中。 我们建议使用至少3.0的GPU。 另一个依赖项是。 计划在将来的版本中提供C / C ++和Python的接口。 快速开始 git clone https://github.com/tum-vision/prost.git cd prost mkdir build cd build cmake .. make 入门 为了熟悉该框架，我们建议您查看MATLAB示例。 为此，启动MATLAB并将文件夹/matlab/添加到您的路径。 移至文件夹/matlab/examples/并运行任何示例，例如example_rof_primaldual.m 。 要大致了解已实现的近端和线性运算符，请查看目录/matlab/+prost

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