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@rbf
- 因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关曲线变化图.通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率.同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律.
researchinIA
- 详细介绍了免疫算法中几个参数的选取，对算法实现具有很好的参考价值。
ISODATA
- ISODATA算法是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法，有较强的实用性。介绍了ISODATA算法原理和实现步骤，结合具体算例进行了聚类分析，得到了理想的分类结果，并分析了参数的选取将对分类结果产生的影响。
GASVM.用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序
- 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
class
- 这个是我自己编写的基于混沌自适应粒子群优化支持向量机用于分类的matlab程序，本程序以心脏病的诊断为例，得出了非常好的效果！主要贡献在于解决了支持向量机参数人为选取随意性大且效果好坏不稳定的难题！-This is what I have written based on adaptive chaotic particle swarm optimization of support vector machine for classification of matlab procedures, t
viterbi
- 用C++实现HMM 的维特比算法，主要是用于参数B的初值选取以及找到隐藏序列-HMM with a C++ implementation of the Viterbi algorithm, mainly used for selecting the initial value of parameters B and find the hidden sequence
adapt
- 自适应线性神经网络实现噪声对消，参数选取不同，效果不同-Adaptive linear neural network to achieve noise cancellation, select different parameters, different results
Adaptive-Embedding-Dimension
- 嵌入维数自适应最小二乘支持向量机 状态时间序列预测方法 Condition Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machine with Adaptive Embedding Dimension 针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题, 提出一种基于嵌入维数自适应 最小二乘支持向量机( L SSVM ) 的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参
adaptive-genetic-algorithm
- 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
3SAT
- GA比起SA ，最大的优势在于对个初始解，而且存在杂交和变异，让SA具有非常强的跳出局部最优解的能力。而且简单通用，健壮性强。但是待定的参数很多，而且计算速度比较慢。选择，杂交，变异算子的选取也很关键。-GA than SA, the biggest advantage of an initial solution, and there is hybridization and mutation, so that SA has a very strong ability to jump out
TSP
- 模拟退火算法求解旅行商问题 程序使用的参数说明：初始温度的选取方法：取一个确定值：280度 状态被接受的条件：如果delta f < 0, 则At = 1，否则At = exp(-delta f / t) 降温算法：采用等比例下降的方法，比例系数为0.95 同一温度内计算结束的条件： 在每个温度下采用固定的迭代次数，Lk=100n，n为城市数； 算法结束条件： 当相邻三个温度得到的解无任何变化时算法停止。 -Simulated annealing algo
pso
- 粒子群算法的代码,并且用优化算法给定的标准函数进行测试，参数的选取不是最好的，但具有一定参考性-Particle swarm algorithm of the code, and USES the optimization algorithm given standard function tests, the parameter selection is not the best, but has the certain reference
Differential-Evolution
- DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值