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

SVM回归预测，机器学习算法

针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究，提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器，AdaBoost算法进行迭代，对每次错分的样本点根据其空间近邻关系，采取一种改进的混合采样策略：对噪声样本直接删除；对危险样本约除其近邻中的正类样本；对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验，并与SMOTE-SVM和AdaBoost-SVM-OBMS算法进行比较，实验结果表明该算法能够有效地提高负类的分类准确率。

斯坦福ML公开课笔记81

文件中包括一个新冠肺炎CT图像数据集、使用LLE、PCA以及PCA_LLE算法进行数据降维，结合SVM对数据进行训练与识别，在LLE 算法中，实现对 LLE 算法中邻域 k，维度 d 的最优估计问题，并经过 SVM最后分类识别结果作为评价标准。结果表明，参数优化算法具有一定的准确性，在优化的 k 值与 d 值时，LLE+SVM 的分类正确率最高，同时实验发现，PCA_LLE 组合算法的分类正确率与 LLE 算法相近，但是时间复杂度却远低于LLE 算法。 总结：资源中包括LLE算法，瑞士卷的处理、LLE参数的优化、PCA与LLE算法的结合，最后进行分类识别，识别率高达85%。

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基于铁路信号的故障诊断和分类技术研究 SVM算法

SVM BP算法的鸟叫声识别

LDA降低维度后，SVM技术分类，基于matlabgui的 设计算法

PCA降低维度后，SVM技术分类，基于matlabgui的 设计算法