智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

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基于libsvm的图像分割，基于支持向量机进行图像的分割

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见

包括背景去除 手型提取 用不变矩方法描述手型 SVM样本训练与手势识别

信用卡欺诈问题概述实现过程SVM介绍数据源下载代码实现代码解释总结 概述 初衷是因为引用卡欺诈问题相对与其他机器学习问题略有不同，因为二分类数据量差距过大，导致以往的评价方法对其不适用，如下图的284807 笔交易中只有492笔是欺诈行为，如果用以为的准确率评价几乎都在99%以上，但是这并不能说明模型好，因为即使漏掉1个欺诈交易都是损失很大的，所以这篇里引入了召回率和精确率，进行综合评价，详细步骤如下： 对数据源中不比较的字段进行删减，对数值型数据进行规范化，因为没有测试集数据，所以进行数据划分。 数据建模使用的是LinearSVR，因为LinearSVC 对线性分类做了优化，对于数据量大的线

用PSO优化LSSVM的参数，得到最优参数，使得分类更加准确。(Using the PSO the LSSVM the parameter, the optimal parameters, more accurate classification. )

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

论文研究-供水管网爆管故障诊断的PSO-SVM方法.pdf,  根据供水管网的实际水压监测数据, 采用粒子群算法优化反演管道的海曾-威廉斯系数, 并通过在管道中间加入虚节点来模拟爆管故障, 进而基于节点水压法建立了管网在爆管故障情况下的水力计算模型. 由计算模型计算出一组不同爆点、不同爆管程度组合下的监测点处的水压值, 以此反向训练支持向量机(SVM)模型, 并通过粒子群算法(PSO)对优化支持向量机模型的核参数, 建立了基于PSO-SVM方法的供水管网爆管诊断模型. 最后, 通过一个供水管网的室内实验模型验证了上述诊断模型的有效性.

利用多标签对数据进行多分类，效果会有很大的改善，example里面是主程序，para的值自己给定。