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用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集，并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
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遗传算法工具箱的应用，有典型的示范案例，有一定参考意义。-Application of genetic algorithm toolbox, a typical model case, a certain reference value.
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文件中包含某老师关于智能优化计算课程中的遗传算法部分的讲义，其中包含详细的例子及源代码。-File contains a calculation of the teachers on the intelligent optimization of the genetic algorithm curriculum part of the lecture, which includes detailed examples and source code.
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遗传算法工具箱以及用遗传算法找最优值，主函数是zuiyou.m-Genetic Algorithm Toolbox and using genetic algorithms to find optimal values, the main function is zuiyou.m
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基于遗传算法的支持向量回归机参数选取，针对支持向量回归机( support vector regression , SVR) 的参数选择问题,提出了基于遗传算法的
SVR 参数自动确定方法。分-Based on genetic algorithm parameter selection of Support Vector Regression
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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its the matlab coding for pattern recoganization in image processing using genetic algorithm-its the matlab coding for pattern recoganization in image processing using genetic algorithm
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自适应GA SVM 参数选择算法研究Param eter selection algorithm for support vector machines based
on adaptive genetic algorithm
支持向量机是一种非常有前景的学习机器, 它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题. 但
是, SVM 参数的选择大多数是凭经验选取, 这种方法依赖于使用者的水平, 这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果,
而且采用人工的方法选择 SVM 参数比较浪费
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在遗传算法中，种群只有保持一定的多样性才能进化，一般来说，在进化初期，由于种群个体差别较大，因此种群的多样性程度较强-In the genetic algorithm, the population only maintain certain diversity can evolve, generally, in the early evolution, due to the large population individual differences, so the diversity of
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本文主要研究 LS-SVM 算法的基本原理及基于其实现时间序列预测
的方法。针对超参数选择困难的问题，采用多级网格搜索和遗传算法的方法对
超参数的取值进行优化-This paper studies the basic principles of the LS-SVM algorithm and time series prediction based on its implementation. Difficult to select for hyper parameter, multi
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SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 遗传算法的典型实例-SVM neural network information granulation typical examples of the time series regression to predict genetic algorithm
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一个关于遗传算法改进的支持向量机算法，能对全局优化问题进行加速搜索最优解-A genetic algorithm to improve the support vector machine algorithm for global optimization problems can be accelerated search the optimal solution
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Genetic algorithm feature selection by using SVM
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基于遗传算法寻优初始权值的BP神经网络建模-BP neural network model based on genetic algorithm optimization initial weights
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遗传算法优化支持向量机的惩罚系数C与高斯核系数g，能够提高支持向量机的分类精度-Genetic algorithm to optimize the punish coefficient of support vector machine (SVM) with gaussian kernel coefficient C g, can improve the support vector machine (SVM) classification accuracy
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遗传算法优化支持向量机，并计算AUC值,计算准确率-Genetic algorithm optimization support vector machine, and calculate AUC value
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本程序事实现遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM），具有很好的学习价值。-This procedure to achieve something genetic algorithm (GA) optimization support vector machine (SVM), having a good learning value.
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使用遗传算法对支持向量机进行优化的matlab代码(the optimized SVM based on Genetic Algorithm)
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1.采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。(1. using genetic algorithm based on the sample data of male and female students in height, weight, love mathematics, love li
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将改进的粒子群算法和GA与SVM相结合，通过参数寻优构建新模型完成对空气质量指数的预测(The improved particle swarm optimization and genetic algorithm are combined with SVM. The prediction of air quality index (AQI) is completed by constructing a new model by parameter optimization.)
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