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基于遗传算法优化SVM-RFE以获得更优特征并提升检测率，采用Matlab内置函数实现SVM训练

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简介：
本研究利用遗传算法优化支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)方法，旨在提高特征选择效果及目标检测精度，并通过MATLAB软件中的内置函数进行SVM模型的高效训练。 通过运用遗传基因算法优化SVM-RFE（支持向量机递归特征消除）算法，以获取更优质的特征，并提高检测率。其中，用于训练的SVMtrain部分采用的是MATLAB自带的函数。

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  • 基于遗传算法优化SVM-RFE以获得更优特征并提升检测率，采用Matlab内置函数实现SVM训练
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    本研究利用遗传算法优化支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)方法，旨在提高特征选择效果及目标检测精度，并通过MATLAB软件中的内置函数进行SVM模型的高效训练。 通过运用遗传基因算法优化SVM-RFE（支持向量机递归特征消除）算法，以获取更优质的特征，并提高检测率。其中，用于训练的SVMtrain部分采用的是MATLAB自带的函数。
     
  • 基于遗传算法的SVM优化.rar
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    本研究探讨了利用遗传算法优化支持向量机(SVM)参数的方法，旨在提高机器学习模型的预测准确性与效率。通过实验验证了该方法的有效性。 利用遗传算法优化支持向量机能够实现故障特征向量的分类。
     
  • 基于遗传算法的SVM优化（GASVM）
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    简介：本文提出了一种基于遗传算法优化支持向量机（SVM）参数的方法(GASVM)，有效提升了模型在分类和回归任务中的性能。 遗传算法优化支持向量机（GASVM）的MATLAB代码由三个文件组成：1. MainGA12.m 2. selectGA12.m 3. svmc12.m 其中MainGA12.m是主程序，另外两个文件被该主程序调用。在MainGA12.m里主要设置了相关参数。
     
  • 基于遗传算法的SVM优化（GASVM）
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    简介：本文提出了一种基于遗传算法优化支持向量机（GASVM）的方法，通过改进参数选择过程来提高分类性能和效率。 遗传算法优化支持向量机的源代码可以用MATLAB编写。这段文字描述了如何使用遗传算法来改进支持向量机的性能，并提供了相关的MATLAB实现方法。
     
  • 基于遗传算法优化的SVM多分类实现
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    本研究采用遗传算法优化支持向量机(SVM)参数，提出了一种高效的SVM多分类实现方法，显著提升了分类准确率和模型泛化能力。 使用遗传算法优化支持向量机（SVM）以实现多分类任务。这种方法结合了遗传算法的全局搜索能力和支持向量机的有效分类性能，能够提高多分类问题的准确性与效率。
     
  • 基于遗传算法的SVM参数优化方法
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    本研究提出了一种利用遗传算法对支持向量机(SVM)的关键参数进行优化的方法，显著提升了模型在分类和回归分析中的性能。 利用遗传算法优化支持向量机的参数设置，以提升分类准确性。
     
  • 【SVM预测】利用遗传算法优化的SVM数据分类MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于遗传算法优化支持向量机（SVM）的数据分类MATLAB代码，适用于科研与工程应用中的高效分类问题求解。 基于遗传算法优化实现SVM数据分类的MATLAB源码.zip
     
  • 基于SVM的HOG特征行人检测训练
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    本研究采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征，开发了一种高效的行人检测算法，旨在提高复杂背景下的行人识别精度和速度。 训练SVM分类器进行HOG行人检测，在VS2010 + OpenCV2.4.4环境下操作。使用过程中，请自行调整工程的include目录和lib目录配置。 正样本选取自INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，实际应用时需要上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体图像作为训练样本。负样本则是从不含人体的图片中随机裁剪得到，尺寸同样为64*128。 SVM分类器采用的是OpenCV自带的CvSVM类进行构建和应用。
     
  • 基于遗传算法的SVM数据回归预测优化(Matlab代码)
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    本研究运用遗传算法优化支持向量机(SVM)参数，实现数据回归预测，并提供相应的Matlab代码。 基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)的数据回归预测方法可以通过Matlab代码实现。这种方法结合了遗传算法的全局搜索能力和支持向量机在小样本下的高效学习能力，适用于复杂数据集的回归分析与预测任务。通过编写相应的GA-SVM模型训练和测试代码，可以有效地优化SVM参数，并提高模型对于未知数据的泛化性能及预测精度。