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支持向量机相关的论文-->希望对你有帮助...
本程序是Matlab语言,利用pso来优化SVM,可以应用于模式识别分类,语音识别,图像识别等
源码包含遗传算法，粒子群算法，网格搜索法三种优化算法对SVM的参数进行优化。方便学习。
标准遗传算法优化支持向量机的参数，用matlab实现的，简单易学，适合初学matlab和GA算法的童鞋们。
支持向量机最小序列优化算法实现介绍，是简化版的，并有伪代码。
介绍支持向量机和支持向量回归的用法 简单易懂 以支持向量机理论为基础，对分类与回归的基本方法及其应用进行了系统的研究。全文共分七章，第四章对支持向量机回归模型进行了一些扩展研究,具体内容分四部
支持向量机在杂草分类中的应用，朱伟兴，朱哓芳，本文利用计算机图像处理技术和支持向量机识别方法研究了杂草的分类。首先对采集到的杂草叶片彩色图像进行预处理和分割，提取各类
论文研究-基于支持向量机的客户流失预测模型.pdf,
基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能有效地解决支持向量机对噪声或孤立点敏感度高的问题，但是，由于它对支持向量赋予较小的隶属度，从而降低了其分类作用。基于此，提出一种新的隶属度函数设计方法；同时，
支持向量机在步态分类中的应用，张云，，由Vapnik及其合作者提出的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种新型机器学习方法，因其出色的学习能力，已成为当前国际机器学习界�
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