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SMO算法优化MATLAB代码，采用Sequential Minimal Optimization - Maximum Violation...

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简介：
该 SMO 算法优化后的 MATLAB 代码，旨在提升性能。此代码由奥马尔·特雷霍于 2015 年 10 月开发，专注于最大化违反对工作集选择问题。主要资源包括欢迎任何反馈，并引用了“我们就是我们一直在等待的人”的格言。

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  • SMO算法的MATLAB代码优化-最大违例化...
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    本文探讨了如何通过最大违例化技术优化SMO（序列最小最优化）算法在MATLAB中的实现，以提高其运行效率和计算速度。 我开发了一种顺序最小优化（SMO）的Matlab代码，该代码采用了具有最大违反对工作集选择的方法，并于2015年10月完成。实施的主要资源包括相关文献和技术文档。欢迎任何反馈！“我们就是我们一直在等待的人。”
     
  • SMO优化算法.zip
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    本资源包包含一种针对机器学习中广泛应用的支持向量机（SVM）的效率提升方案——SMO优化算法。该算法旨在加速训练过程，提高模型性能，特别适用于处理大规模数据集。文件内含详细文档和示例代码，帮助用户快速上手应用此高效算法解决实际问题。 蜘蛛猴算法（Spider Monkey Optimization, SMO）是一种受蜘蛛猴觅食行为启发的群集智能优化算法。
     
  • 孔雀优化算法及MATLAB代码示例 Optimization Algorithm.zip
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    本资源提供一种基于自然选择机制的智能优化算法——孔雀优化算法的详细介绍及其在MATLAB环境下的实现代码。通过该资料，学习者可以深入理解算法原理并掌握其编程实践技巧。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：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、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容介绍：标题所示，具体介绍请在主页搜索博客查看。 适用人群：本科及硕士等科研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于修心与技术同步精进。如有合作意向，请私信联系。
     
  • 贝尔加鲸优化算法(Beluga Whale Optimization, BWO)及MATLAB代码
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    贝尔加鲸优化算法（BWO）是一种受贝尔加鲸社会行为启发的新型元启发式搜索算法，在解决复杂优化问题中展现出强大效能。本文介绍该算法原理并提供实用的MATLAB实现代码。 版本：MATLAB 2019a 领域：智能优化算法-白鲸优化算法 内容：基于白鲸优化算法求解单目标优化问题，并附有相应的MATLAB代码。 适合人群：本科及硕士等教研学习使用。
     
  • SMO算法的Matlab代码优化及ECMLA中的机器学习算法比较
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    本文针对SMO算法进行Matlab代码优化，并在增强型云计算模型架构(ECMLA)下，对比分析多种机器学习算法的性能。 运行代码： 从GitHub克隆项目后，在Matlab中打开该项目文件夹(cMLA-GitRepo)。 为了预处理和转换weka的数据集，请进入数据集目录并运行相应的转换器脚本（例如：移动到DatasetsBCIC_3_DS_4a_100hz，然后运行BCIC_3_DS_4a_converter.m）。 要绘制结果的Clustergram和Pearson相关矩阵，请执行plotresults_new.m文件。 若要显示平均皮尔逊相关矩阵，在plotresults_new.m中取消注释第187-248行的内容。 若要向绘图添加标题，应在该脚本中的第156, 165, 和216行删除相应注释，并手动更改第七行的标题。 变更日志： 04.01.2016 - 完成LRM更名至LR；增加了优化参数值并移除了两个文件夹。添加了用于在傅立叶变换前后绘制示例信号的脚本。 05.12.2015 - 更新图表和结果 13.05.2015 - 更新Clustergram图表
     
  • MATLAB代码-optimization: 数值优化与回溯方法
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    本项目包含使用MATLAB实现的各种数值优化算法及其回溯策略，适用于解决工程和科学计算中的复杂优化问题。 这段文字描述了一个包含多种数值优化方法的Matlab代码集合，其中包括黄金分割搜索、BFGS变体以及回溯法，这些方法用于寻找给定函数的局部或全局极值。此外，该代码集还包含了绘图功能以展示计算过程中的结果变化情况。此资源最后更新时间为2015年。
     
  • Matlab 2014a代码 - Numerical Optimization: 多种局部优化算法的实现
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    本资源提供MATLAB 2014a版本下数值优化问题的多种局部优化算法实现代码，适用于学术研究与工程应用中复杂的优化求解。 该存储库包含多种优化方法的实现代码，适用于MATLAB 2014a版本。这些方法包括内容平滑单变量法（C++）、对分、牛顿割线射频管理非平滑单变量方法、斐波那契搜索、黄金分割搜索、鲍威尔的方法以及内尔德-米德法等非光滑多元方法，还有多元牛顿拟牛顿最陡的下降和共轭梯度法（包括线性CG与非线性CG）及最小二乘法中的高斯-牛顿和莱文贝格-马夸特等平滑多元方法。该代码是为GISTEC6301课程，由Prof. Sung-Chan Jun教授指导的项目的一部分。 目前缺少一些函数实现以及输入文件（excel格式），这些内容将尽快更新完成。
     
  • 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）的Matlab实现代码
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    这段简介可以描述为：长鼻浣熊优化算法(Matlab版)提供了一种基于长鼻浣熊行为策略的新型元启发式优化方法。该Matlab实现代码致力于解决复杂优化问题，促进科学计算和工程应用中的高效求解。 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）是由Mohammad Dehghani等人于2022年提出的一种元启发式算法。该算法模拟了长鼻浣熊的两种自然行为：攻击和狩猎鬣鳞蜥，以及逃离捕食者的行为，并在勘探与开发两个阶段中进行描述及数学建模。 长鼻浣熊是一种昼行性哺乳动物，在美国西南部、墨西哥、中美洲和南美洲等地活动。这种动物体型大小类似家猫，体重范围为2到8公斤之间，肩高约30厘米左右。雄性的体形通常是雌性的两倍，并且拥有锋利的大犬齿。 长鼻浣熊是杂食性动物，其饮食包括无脊椎动物（如狼蛛）、小型脊椎动物（例如小鸟、蜥蜴、啮齿类、鳄鱼蛋和鸟卵）等，其中绿色鬣鳞蜥尤为它们所喜爱。同时，这种小动物也可能成为大型猛禽的猎物。 基于长鼻浣熊在自然界中的行为特征，COA算法借鉴了其攻击鬣鳞蜥时采取的战略以及面对捕食者时的行为模式来设计优化方法。
     
  • 白鲸优化算法（Beluga Whale Optimization）源代码及原文
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    本资源包含白鲸优化算法（Beluga Whale Optimization Algorithm）的详细论文与配套源代码，适用于深入学习和研究该智能优化方法。 分享了白鲸优化算法（Beluga whale optimization）的源代码及原文，亲测有效。更多相关算法可在我空间查看。
     
  • MATLAB交叉验证代码-SOPT：采用最新凸优化算法的稀疏优化
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    SOPT是一款基于MATLAB开发的工具箱，专门用于实现稀疏信号处理中的高效优化。它采用了先进的凸优化技术来进行交叉验证，适用于各种信号恢复和机器学习场景。 SOPT是一个开源的C++程序包，用于执行先进的凸优化算法以进行稀疏优化。它解决了多种稀疏正则化问题，并包含SARA（Sparse Average Reweighted Analysis）等算法。 此外，SOPT还具备几个MPI接口，适用于各种线性算子和凸优化方法的分布式计算。小波操作符支持通过OpenMP实现多线程处理以提高性能。尽管主要使用C++编写，但也有部分Matlab代码用于测试某些算法原型。 该库主要是为了辅助无线电干涉成像软件包而开发的，并由SOPT作者编写的配套开源工具所支撑。 安装依赖项 SOPT是基于C++11构建的。下面列出了一些必要的先决条件和依赖关系，这些最低版本已经在Travis CI上进行了测试，适用于OSX和Ubuntu Trusty操作系统。 所需的主要C++库包括： - CMake（v3.9.2）：允许跨平台编译 - GNU C++ 编译器 (v7.3.0)