网站开发企业组织结构,个人简历怎么写,推广平台使用,辽阳专业建设网站分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测#xff0c;基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测#xff0c;基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参…分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 KPCA-EBWO-SVM分类预测基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测(可用于故障诊断等方面)MATLAB代码 ❶含SVM、BWO-SVM、EBWO-SVM、KPCA-EBWO-SVM四个模型的对比 ❷两个改进策略 准对立学习策略(QOBL)可提高收敛率促进算法寻优。旋风觅食策略(CFS)用于加强传统BWO的开发阶段使种群围绕最佳解决方案呈螺旋方向移动 ❸可出分类效果图迭代优化图混淆矩阵 ❹代码中文注释清晰质量极高 ❺赠送数据集可以直接运行源程序。 程序设计
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参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
