构建基于改进灰狼优化算法，可以优化SVR

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通过GWO 灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研究目标的映射模型，代代码比较全，可以直接在MATLLAB里面使用

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2011年4月份VIP版本，灰鸽子是国内一款著名后门。比起前辈冰河、黑洞来，灰鸽子可以说是国内后门的集大成者。其丰富而强大的功能.......

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。 本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。因此，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

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- 利用灰狼优化算法寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，完成对未知节点坐标的估计 - 进行了原始Dv-hop定位算法和基于GWO的Dv-hop定位算法的对比 - 注释很详细