pbest,i 是粒子i的最佳历史位置,而gbest 是整个群体中的最佳位置。 4.2 svm SVM的目标是在不同类别之间找到一个最优的超平面,使得两类样本被尽可能远地分开。对于线性可分问题,SVM试图找到一个线性决策边界,即: 4.3 PSO-SVM 在PSO-SVM中,PSO用于优化SVM的参数,如C(惩罚系数)、γ(核函数中的
SVM 是一种二分类模型,其基本思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的样本能够被最大化地分开。PSO-SVM 模型是在传统的 SVM 模型基础上引入了粒子群优化算法,通过不断迭代优化 SVM 的参数,以提高分类的准确性。而 QPSO-SVM 模型则是在 PSO-SVM 模型的基础上,采用了量子粒子群优化算法,进一步提高了模型的性...
训练SVM:使用GA-PSO优化后的SVM参数训练模型。 信号检测:使用训练好的SVM模型对未知信号进行分类,判断是否存在微弱信号。 GA-PSO-SVM算法通过结合遗传算法、粒子群优化算法和支持向量机的优点,在混沌背景下微弱信号检测方面展现出良好的性能。GA和PSO算法用于优化SVM的参数,提高了模型的泛化能力和鲁棒性。通过实验评估,...
2.PSO_LSSVM.m为主程序主文件,其余为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MSE、R2、RMSEP和RPD,可在下载区获取数据和程序内容。 4.粒子群算法优化最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig。 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2018及以上. 模型描述 LSSVM参数优化问题没有确定或通用的共识方...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。 🔥 内容介绍 针对分布式发电系统的位置优化问题,提出基于粒子群算法 (PSO) 的优化方法。建立以降低网络损耗、改善电压分布和提高供电可靠性为目标的数学模型,考虑节点功率平衡、电压约束等条件。通过 IEEE 标准测试系统验证算法有效性,结果表明 PSO 算法能有效...
Matlab实现基于PSO-NN、SVM、KNN、DT的多特征数据分类预测,二分类及多分类(完整程序和数据) 基于PSO-NN、SVM、KNN、DT的多特征数据分类预测,二分类及多分类(Matlab完整程序和数据) 此代码获取用于分类的数据输入。 数据由 6 个 300 个样本组成,包含 40 个特征的类。 你可以提取你的特征和将其标记为监督模型。
原文链接:PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码 一、PSO 1.概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization)是一种进化计算技术。它的基本思想:通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。 2.算法的原理和实现步骤 2.1算法原理 PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中,粒...
下面是PSO进行特征选择的代码(注意:整体代码是单目标只优化错误率,注意训练使用的是林志仁SVM,数据集是Parkinson,可以到UCI上下载,训练的结果是错误率) 数据集分割为训练集和测试集: MATLAB 代码语言:txt AI代码解释 function divide_datasets load Parkinson.mat; ...