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将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合，构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM)，SVM 模型使用径向基函数(RBF))作为核函数，运用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码与优化搜索，，将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。
-Genetic algorithm (GA) combined with the traditional SVM algorithm to construct a parameter of the evolution of the optim
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采用遗传算法和支持向量机（svm）编写的手写字体识别算法，基于matlab-Handwriting recognition algorithm using genetic algorithms and support vector machine (svm) written on matlab
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结合遗传算法和SVM，实现特征选择和SVM参数优化同时进行(Combining genetic algorithm and SVM, feature selection and SVM parameter optimization are carried out simultaneously)
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选择性集成学习、遗传算法、Bagging算法(Selective integrated learning, genetic algorithm and Bagging algorithm)
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利用遗传算法、蚁群算法、PSO等对SVM模型进行优化，实现高效分类和回归预测(The SVM model is optimized by genetic algorithm, ant colony algorithm and PSO to achieve efficient classification and regression prediction.)
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神经网络入门13课源码
第一课 MATLAB入门基础
第二课 MATLAB进阶与提高
第三课 BP神经网络
第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络
第五课 竞争神经网络与SOM神经网络
第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM )
第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM )
第八课 决策树与随机森林
第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA )
第十课 粒子群优化( Part
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