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...
PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测(Matlab) 1.输入多个特征,分四类 2.运行版本2018b及以上 所有程序经过验证,保证原始程序有效运行。 ID:2229695080756287
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
PSO-LSSVM算法的优点在于能够有效地解决LSSVM模型优化的问题,提高了分类准确率和泛化能力。与传统的LSSVM相比,PSO-LSSVM具有更好的鲁棒性和稳定性。此外,PSO-LSSVM还能够处理高维数据和非线性问题,具有较强的适应性和泛化能力。 然而,PSO-LSSVM算法也存在一些挑战和限制。首先,PSO-LSSVM的计算复杂度较高,特别是...
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; ...
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
摘要 本发明涉及了一种一种基于PSO‑SVM的精密加工结构件识别分类方法,其步骤为初始化SVM以及PSO结构,确定初始参数c,σ,ξ以及w,c1和c2的范围;利用SIFT特征提取以及K‑means算法将图像构造BOW,将图片转化为输入输出的特征向量,并将样本分为训练样本和预测样本;选取核函数,构建解决多分问题的SVM学习模型,初始化SV...
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...
摘要 本发明公开了一种基于PSO优化的SVM的电能质量扰动识别与分类方法,采用复小波变换对扰动信号进行检测和定位,有效提取动态电能质量扰动的特征向量,通过PSO算法对SVM参数进行优化后,对其根据提取的特征信号对动态电能质量扰动进行自动识别与分类。复小波变换能够弥补以往实小波变化只能分析信号幅频的缺点,可同时分析信号的...