【分类-SVM】基于哈里斯鹰算法优化支持向量机SVM实现分类附matlab的代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍支持量机已数据训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本....
【预测模型-ElM分类】基于松鼠算法优化ElM神经网络实现数据分类附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄ 内容介绍为了提高极限学习机(ELM)数据分类的精度,提出了松鼠算法(SSA)的ELM分类器参数优化方法(SSA-ELM)....
【预测模型-BP分类】基于人工蜂群算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄ 内容介绍为了提高数据分类准确率,提出一种基于人工蜂群算法和BP神经网络的分类方法.针对反向传播(BP)神经网络存在全局搜索....
【预测模型-BP分类】基于蝙蝠算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄ 内容介绍针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型—....
【预测模型-BP分类】基于布谷鸟算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄ 内容介绍人工神经网络已成功应用到许多领域,如模式识别,机器学习,信号处理和信息融合等,但是,如果神经网络的学习算法或拓扑结....
【FNN分类】基于粒子群结合引力搜索算法优化前向反馈神经网络实现数据分类附matlab代码
1 内容介绍引力搜索算法（GSA）是一种基于引力定律和质量相互作用的新型启发式优化方法。实践证明，该算法具有较好的全局最优搜索能力，但在最后一次迭代中存在搜索速度较慢的问题。这项工作提出了粒子群优化 (PSO) 和 GSA 的混合体来解决上述问题。在本文中，GSA 和 PSOGSA 被用作前馈神经网络 (FNN) 的新训练方法，以研究这些算法在减少陷入局部最小值和当前进化学习算法收敛....
【ELM分类】基于粒子群优化卷积神经网络CNN结合极限学习机ELM实现数据分类附matlab代码
1 简介卷积神经网络是一种较好的特征提取器，但却不是最佳的分类器，而极限学习机能够很好地进行分类，却不能学习复杂的特征，根据这两者的优点和缺点，将它们结合起来，提出一种新的数据分类方法。考虑到卷积神经网络能够提取最优分类特征，而极限学习机训练速度快、训 练 精 度 高，本 文 提 出 将两者相结合的算法，并应用于数据分类。该方法的特点是：先利用训练样本训练卷积神经网络，训练好后，卷积网络的其他层....
【BP分类】基于鸟群算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码
1 简介BSA 算法优化 BP 神经网络的基本思想是: 利 用 BSA 算法的全局搜索能力, 优化 BP 神经网络初始的权值和阈值, 也就是决策变量, 其中每一组决策变量均包含在鸟群个体所处的空间位置中. 然后, 通过适应度函数来衡量个体所处空间位置的优劣度, 并利用鸟群觅食过程中的觅食行为、警戒行为和飞行行为等策略不断更新个体空间位置, 直至获取最佳的个体空间位置, 即获得待优化问题的最佳决策....
【BP分类】基于头脑风暴算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码
1 简介为了提高分类的准确性,该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力,学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值,阈值的最优解,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,分类结果准确性较高,....
【SVM分类】基于海鸥算法优化支持向量机SVM实现分类附matlab的代码
1 简介支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机 器学习方法, 它追求结构化风险最小而不是经验风 险最小, 具有很强的推广能力. SVM 是从线性可分 的二分类问题发展而来的, 其基本思想是寻找两类 样本的最优分类面, 使得两类样本的分类间隔 ( margin) 最大. 以图 1 所示为例. 图中: 实心点和空 心点分别代表两类样本; H 为分类线, H1 和 H2 分 别为各类中离....
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