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psoSVM
- 利用微粒群算法（pso）优化支持向量机（SVM）的参数-c,-g-Using pso optimized support vector machine parameters-c,-g
pso-svm
- 一个PSO优化SVM参数的MATLAB程序及其举例。不过此程序必须在安装SVM工具箱的前提下才可运行。-A PSO optimized SVM parameters and their example MATLAB program. But this process must be installed under the premise of SVM toolbox in order to run.
pso-svm
- 这是一个用pso优化SVM中的惩罚参数C和核参数g的MATLAB源码，简单易学-This is an optimization of SVM with the pso in the penalty parameter C and kernel parameter g of the MATLAB source code, easy to learn
pso_svm
- 该文件为粒子群算法优化支持向量机模型参数的matlab代码 支持向量机模型为专门用于处理不平衡数据的成本控制型支持向量机模型 用粒子群算法优化模型中的三个主要参数：C1、C2、sigma-The file is in particle swarm optimization parameters of support vector machine model matlab code for support vector machine model designed for use with
6155C_V1.2(20081218)
- 该代码用于分类，主要是基于pso优化svm参数的分类代码-The code used for classification, mainly based on pso classification code optimization svm parameters
simple-PSO
- 简单的粒子群算法用以优化SVM的惩罚参数C和核参数g-Particle Swarm Optimization SVM parameters C and g
psoLSSVMcgForClass
- 利用PSO优化SVM中的c和g c1:初始为1.5,pso参数局部搜索能力 c2:初始为1.7,pso参数全局搜索能力 maxgen:初始为200,最大进化数量 sizepop:初始为20,种群最大数量-Support Vector Machine Optimized by Particle Swarm Optimization
gaSVMcgForRegress
- Matlab使用pso进行svm参数优化寻优-Matlab were svm parameter optimization using pso optimization
psoSVMcgForRegress
- Matlab使用pso进行svm参数优化寻优-Matlab were svm parameter optimization using pso optimization
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.
PSOlssvm
- 粒子群优化参数的LSSVM，并对啤酒数据进行分类-PSO LS SVM parameters, data classification and beer
chapter_PSO
- 用psoSVMcgForClass.m实现对分类问题用PSO来优化SVM参数的问题-Use psoSVMcgForClass. M for classification problems using PSO to optimize parameters of SVM
PSO-LSSVM
- 利用改进PSO算法对LS-SVM进行参数优化，参数 和 的取值范围分别为 和 ，粒子种群数量为 25，迭代次数为 100，惯性权重因子 和 取0.9和0.1，学习因子 和 均取2。-The parameters of PS-SVM are optimized by using the improved PSO algorithm. The range of parameters is 25, the number of particles is 25, the number of iterati
PSO-LSSVM-CLASS
- 经过优化得到的参数组，利用优化的参数构建LS-SVM模型，然后使用训练样本对其进行训练。 利用训练后的LS-SVM对测试样本进行分类，-The optimized parameters are used to construct the LS-SVM model with optimized parameters, and then trained using training samples. Using the trained LS-SVM to classify the tes
PSO-SVM
- 用粒子群算法优化SVM中惩罚系数C和高斯核函数g的参数(Using particle swarm optimization to optimize parameters of penalty coefficient C and Gauss kernel function g in SVM)
PSO-SVM
- 粒子群算法优化支持向量机的惩罚参数c和rbf的参数gamma。(Particle swarm optimization (PSO) optimizes the penalty parameters c and RBF of SVM gamma.)
一些优化算法论文附其程序
- 针对例如SVM等智能算法的参数寻优采用自适应的参数优化(Parameter optimization for intelligent algorithm)
PSO优化SVM参数
- 粒子群算法优化libsvm参数，可以自行修改，亲测可用(Particle Swarm Optimization (PSO) optimizes the parameters of libsvm, which can be modified by itself and can be used for pro-test.)
PSO-SVM
- 利用粒子群优化算法对支持向量机中的核函数参数和惩罚参数进行优化是非常有效的手段，可以大大提高鲁棒性。实际过程中读者可通过下载我上传的代码，简单进行修改和阅读附件论文即可快速掌握相关方面的知识，快速使用这一方法。(Particle swarm optimization (PSO) is a very effective method to optimize the kernel function parameters and penalty parameters of SVM, which can
pso-SVM
- pso优化SVM参数，可运行。MATLAB实现(PSO optimizes SVM parameters, which can be run. MATLAB implementation)