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- 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
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- 针对齿轮箱振动信号的非平稳性和非线性, 提出一种多重分形和支持向量机相结合的故障 诊断方法。运用多重分形理论方法对齿轮振动信号进行分析, 通过分析发现多重分形谱和广义维数作 为故障特征能够很好地反映齿轮箱的工作状态 对支持向量机的参数利用粒子群优化算法进行优化, 并 将齿轮箱振动信号的多重分形特征量作为支持向量机的输入参数以识别齿轮的故障类型。实验结果表明, 该方法在样本较小的情况下能够准确对齿轮箱的故障类型进行分类-Gearbox vibration signal of non-s
psoSVMcgForClass
- 一种基于粒子群优化的支持向量机分类算法，准确、快速-Particle swarm optimization based on support vector machine classification algorithm, accurate and fast
PSO
- 使用粒子群算法PSO，优化支持向量机的参数，对数据进行分类。-The use of particle swarm algorithm PSO, optimize the parameters of SVM, to classify the data.
SVM3_PSO
- 基于粒子群优化算法的支持向量机算法，程序内可实现选择粒子群优化下的最佳参数，并对输入数据分类输出-Based on PSO support vector machine algorithm, can be realized within the program to the best parameters under the PSO, and the input data classification output
prosvm
- 基于粒子群算法优化的支持向量机分类算法，该算法可完成数据分类、回归分析的功能。-Support vector machine classification algorithm based on particle swarm optimization algorithm, the algorithm can accomplish the function of data classification and regression analysis.
chapter15
- 基于SVM的数据分类预测—一种最基本遗传算法和粒子群算法对的支持向量机的参数的优化，再此基础上可以对算法进行改进-Data classification based on SVM prediction- one of the most basic genetic algorithm and particle swarm optimization (pso) algorithm, the optimization of the parameters of the support vector ma
PSO_SVM
- 带有PCA之后的数据集，并用粒子群（PSO）优化支持向量机（SVM）的分类器进行分类，并给出分类识别率。-After the data set with PCA, and use the particle swarm optimization (PSO) to optimize the support vector machine (SVM) classifier for classification, and classification recognition rate is given.
matlab代码
- 该代码是基于粒子群算法优化的支持向量机，适用于分类问题(The code is based on particle swarm optimization support vector machine, suitable for classification problem.)