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使用模拟退火、粒子群和蚁群算法进行特征选择（含MATLAB代码）

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本研究探讨了利用模拟退火、粒子群及蚁群算法在特征选择中的应用，并提供了MATLAB实现代码。 完整的代码资源通过私信提供，包括子文件和数据。

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  • 使用模拟退火、粒子群和蚁群算法进行特征选择（含MATLAB代码）
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    本研究探讨了利用模拟退火、粒子群及蚁群算法在特征选择中的应用，并提供了MATLAB实现代码。 完整的代码资源通过私信提供，包括子文件和数据。
     
  • 遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法及粒子群算法.ppt
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    本PPT探讨了四种重要的优化算法——遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法以及粒子群算法。通过分析它们的工作原理和应用场景，为解决复杂问题提供了新的视角与方法。 本段落详细介绍了多种智能算法及其在MATLAB中的实现方式，包括神经网络算法、粒子群优化算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法以及小波分析算法等内容。第二部分则着重探讨了这些智能算法在工程实践中的具体应用案例，如模糊神经网络的应用实例、遗传算法在图像处理领域的运用、基于神经网络的参数估计方法等，并深入介绍了基于智能算法的PID控制系统设计和综合性的智能算法应用场景。
     
  • 基于PSO的特征选择算法及其MATLAB实现(PSO-FeatureSelection)_粒子群算法特征选择,粒子群算法matlab...
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    本文介绍了一种利用粒子群优化（PSO）技术进行特征选择的算法，并详细阐述了该算法在MATLAB环境中的具体实现方法。通过实验验证，展示了PSO算法在特征选择领域的有效性和优越性。 运行文件PSO即可启动程序。该程序附有相应的中文解释。本段落件提供了四个相关数据集，前缀为data的是数据本身，而前缀为target的则是这些数据的标签。 注意：此项目使用了MATLAB 2016a版本，并且采用了MATLAB自带的支持向量机（SVM）功能。如果您的系统中安装了林志仁版的SVM插件，则可能会导致程序运行失败。解决方法为将MATLAB路径设置回默认状态，然后重新启动程序即可。
     
  • 在Python中使用蚁群算法进行特征选择及SVM分类
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    本研究探讨了在Python环境下利用蚁群优化算法执行特征选择，并结合支持向量机(SVM)实现高效分类的方法，旨在提升机器学习模型性能。 在Python中使用蚁群算法进行特征选择，并结合SVM分类器实现机器学习任务。
     
  • PSO-SA.rar_pso sa_pso-sa_模拟退火_matlab_粒子群算法-模拟退火算法_模拟退火算法
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    本资源提供基于MATLAB实现的粒子群优化与模拟退火相结合（PSO-SA）的混合算法，适用于求解复杂优化问题。包含详细代码和案例分析。 粒子群算法与模拟退火算法是两种常用的优化搜索方法，在MATLAB编程环境中可以实现这两种算法的结合应用以解决复杂问题。 粒子群算法是一种基于群体智能的思想来寻找最优解的方法，它模仿鸟群捕食的行为模式进行参数空间内的探索和开发。通过设定种群中的个体（即“粒子”）在特定维度上随机移动，并根据适应度函数评估其位置的好坏来进行迭代优化过程。 模拟退火算法则借鉴了金属材料热处理过程中温度逐渐降低从而达到原子稳定排列的物理现象，用以解决组合优化问题和连续变量最优化问题。该方法通过引入“降温”机制控制搜索空间内的探索广度与深度之间的平衡关系，在局部最优解附近徘徊的同时避免陷入死胡同。 在MATLAB中实现这两种算法时可以考虑将两者结合使用：先利用粒子群算法快速定位到全局最优解的邻域内，再用模拟退火进一步精细调整以克服可能存在的早熟收敛问题。通过这种方式能够提高搜索效率并增强求解复杂优化任务的能力。
     
  • 【特征选取】利用粒子群算法解决二进制特征选择问题并附带MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于粒子群优化（PSO）算法解决二进制特征选择问题的方法，并包含详细的MATLAB实现代码，适用于机器学习和数据挖掘领域研究。 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仿真代码。
     
  • 基于MATLAB的PSOSVM代码-PSO-FS：利用粒子群优化进行特征选择
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    本项目采用MATLAB实现了一种结合粒子群优化算法（PSO）与支持向量机（SVM）的特征选择方法，旨在通过智能搜索策略提升机器学习模型性能。 PSOSVM的MATLAB代码使用粒子群算法进行特征选择。运行MATLAB代码的第一步是执行PSO.m文件，并将数据集和SVM分类器替换为您选定的数据集和SVM分类器。如果发现错误，请联系相关人员。 参考文献：Sadegh Salesi 和 Georgina Cosma 博士，“一种新颖的用于特征选择的扩展二进制杜鹃搜索算法”，2017年第二届国际知识工程与应用大会（ICKEA），伦敦，2017年，第6-12页。DOI: 10.1109/ICKEA.2017.8169893 关键词：特征选择；优化；模式分类；随机过程；搜索问题；支持向量机；伪二元突变邻域搜索程序；扩展的杜鹃搜索算法；特征选择精度；Lévy飞行随机游走机制。 摘要：杜鹃搜索是一种最新的自然启发式元启发式算法，灵感来自杜鹃鸟积极繁殖的行为。
     
  • 粒子群与模拟退火结合的算法
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    简介：本文提出了一种将粒子群优化和模拟退火相结合的新算法，旨在融合两者的优点以提高求解复杂问题的能力。 粒子群模拟退火算法结合了两者的优点，既高效又实用。
     
  • MATLAB中的粒子群与遗传算法（GA-FS）用于特征选择代码
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    本代码展示了如何在MATLAB中利用粒子群优化和遗传算法进行特征选择，结合过滤器方法以提升机器学习模型性能。 MATLAB代码粒子群算法遗传算法特征选择的自述文件-有关如何运行代码的说明。 步骤1：运行GA.m文件。 您可以将交叉、变异、分类器以及数据集替换为您所选的内容。如果在使用过程中遇到错误，请及时联系我们。 作者： 萨迪·萨利（Sadegh Salesi） Georgina Cosma博士 参考文献： S. Salesi 和 G. Cosma, 一种新颖的用于特征选择的扩展二进制杜鹃搜索算法, 2017年第二届国际知识工程与应用大会（ICKEA），伦敦，2017年，第6-12页。doi：10.1109/ICKEA.2017.8169893 关键词： 特征选择；优化；模式分类；随机过程；搜索问题；支持向量机； 伪二进制突变邻域搜索程序；扩展的杜鹃布偶搜索算法； 特征选择；分类精度；杜鹃鸟； Lévy飞行随机游走，搜索空间； Lévy飞行机制； 扩展的二元布谷鸟搜索优化； 布谷鸟搜索策略，支持向量机分类器， 优化；搜索问题；特征提取； 鸟；算法设计和分析；空间探索；收敛性 特征选择；分类； 布谷鸟搜索，变元优化，自然启发式算法
     
  • PSO-FS：基于Matlab的特征选择粒子群优化算法
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    PSO-FS是一种在Matlab环境下实现的特征选择方法，采用粒子群优化算法提高机器学习模型性能，有效减少特征维度并保持分类准确性。 用于特征选择的粒子群优化运行算法： 步骤 1：运行 PSO.m 文件。您可以使用您选择的数据集和 SVM 分类器替换现有的数据集和分类器。如果发现错误，请联系相关作者。 参考文献： S. Salesi 和 G. Cosma，“一种用于特征选择的新型扩展二进制布谷鸟搜索算法”，2017 年第二届知识工程与应用国际会议 (ICKEA)，伦敦，2017 年，第 6-12 页。 doi：10.1109/ICKEA.2017.8169893