每个粒子代表一组SVM参数; 使用交叉验证的方法评估每组参数下的SVM分类性能; 根据分类性能更新粒子的位置和速度; 迭代直至满足终止条件。 PSO-SVM不仅能够有效解决SVM中参数选择的问题,还能够获得比传统SVM和BP神经网络更高的分类精度和更好的泛化能力。因此,在处理如乳腺癌这样的复杂分类问题时,PSO-SVM提供了一种有效...
pop(j, k) = (pso_option.popgmax - pso_option.popgmin) * rand + pso_option.popgmin; end end % 适应度值 cmd = [' -v ', num2str(pso_option.v), ' -c ', num2str(pop(j, 1)), ' -g ', num2str(pop(j, 2))]; fitness(j) = (100 - svmtrain(t_train, p_train, cmd)) ...
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...
基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 PSO-SVM回归and分类 matlab代码,推荐 2018B 版本及以上(有混淆矩阵存在),仅支持 Windows 64位系统
1.Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比,运行环境Matlab2018b及以上; 2.Matlab实现QPSO-SVM(量子粒子群优化支持向量机)、PSO-SVM(粒子群优化支持向量机)、SVM(支持向量机)分类预测对比。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; ...
综上所述,基于PSO-NN、SVM、KNN、DT等算法实现多特征数据的分类预测是一个非常重要的任务。通过选择合适的算法和调整合适的参数,我们可以更好地利用多特征数据进行分类预测,从而为实际应用提供支持。在未来的研究中,我们可以进一步探索如何结合多种算法来实现更好的多特征数据分类预测,从而更好地应对实际应用中的挑战...
粒子群算法PSO优化SVM做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图具体效果如下所示。 。ID:5730685086746827
3.基于PSO-SVM对葡萄酒数据集进行分类 上面我们对粒子群算法PSO进行了原理介绍,接下来,我们将对SKlearn自带葡萄酒数据集进行分类,采用的分类算法为支持向量机(Support Vector Machine,SVM),通过PSO优化SVM的重要超参数c和g,寻找使模型效果最好的超参数c和g。从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的...
摘要 本发明公开了基于PSO‑SVM的桥梁拉索表面缺陷的分类识别方法,包括如下步骤:S1、获取待测拉索表面图像信息;S2、从待测拉索表面图像信息中提取待测表面缺陷特征信息;S3、将待测表面缺陷特征信息输入PSO‑SVM分类器,得到待测拉索的表面缺陷分类识别信息。本发明鉴于支持向量在解决小样本、非线性、高维模式识别中表...
第51卷第16期2014年8月25日电测与仪表EIectricalMeasurement&InstrumentationVO1.51No.16Aug.25.2O14一种基于PSO—SVM的电能质量扰动识别与分类的新方法术杨宁霞,孙咭,公政,高建成(1.山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛266590;2.山东电力潍坊市供电公司,山东潍坊261000;3.山东电力新泰市供电公司,山东泰安271...