登录
首页 » matlab » 基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别

基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别

于 2020-12-07 发布
0 325
下载积分: 1 下载次数: 14
我要下载

代码说明：

说明：  基于遗传算法与最小二乘支持向量机的特征选择的烟叶识别(GA-LSSVMlabv1_8_R2016b_)

文件列表：

基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别, 0 , 2020-05-18
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\Code.m, 478 , 2018-11-26
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\Cross.m, 1666 , 2018-11-25
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱, 0 , 2020-03-30
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\A.xlsx, 53095 , 2016-03-03
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\AFEm.m, 3453 , 2011-06-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\B.xlsx, 9525 , 2016-03-02
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\F25.m, 1967 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\FOA_LSSVM.m, 3781 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\GWO.m, 4323 , 2014-01-08
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\Get_Functions_details.m, 11566 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\MEA_PID_main.m, 6166 , 2017-02-10
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\MEAfitness.m, 1258 , 2017-02-10
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\MFO.m, 5855 , 2015-07-25
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\MLP_kernel.m, 608 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\PSO.m, 2963 , 2014-01-08
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\RBF_kernel.m, 1105 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\SCA.m, 4993 , 2016-01-17
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\Untitled20170212.m, 946 , 2017-02-12
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\WOA.m, 4214 , 2016-02-10
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bay_errorbar.m, 5785 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bay_initlssvm.m, 2003 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bay_lssvm.m, 10345 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bay_lssvmARD.m, 8187 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bay_modoutClass.m, 9358 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bay_optimize.m, 5844 , 2011-07-06
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bay_rr.m, 4312 , 2009-10-27
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\biaomiancuzaodu_LSSVM_20161004.m, 1964 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\biaomiancuzaodu_SCA_MFO_WOA_GWO_LSSVM.m, 3770 , 2017-02-12
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\bitreverse32.m, 1479 , 2010-10-18
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\changelssvm.m, 5576 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\cilssvm.m, 4751 , 2011-08-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\code.m, 4245 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\code_ECOC.m, 5197 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\code_MOC.m, 550 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\code_OneVsAll.m, 364 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\code_OneVsOne.m, 579 , 2009-11-26
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\codedist_bay.m, 2118 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\codedist_hamming.m, 756 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\codedist_loss.m, 2018 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\codelssvm.m, 4126 , 2009-11-26
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\crossvalidate.m, 5822 , 2011-08-15
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\crossvalidatelssvm.m, 3958 , 2011-08-15
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\csa.m, 3188 , 2011-06-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\demo_fixedclass.m, 2251 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\demo_fixedsize.m, 3233 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\demo_yinyang.m, 3447 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\democlass.m, 3461 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\democonfint.m, 2147 , 2011-07-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\demofun.m, 3972 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\demomodel.m, 4772 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\demomulticlass.m, 2300 , 2018-11-09
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\denoise_kpca.m, 3598 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\eign.m, 3787 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\func_plot.m, 3749 , 2016-01-18
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\gcrossvalidate.m, 3302 , 2010-08-18
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\gcrossvalidatelssvm.m, 2092 , 2011-06-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\gridsearch.m, 6927 , 2009-02-12
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\initialization.m, 1988 , 2016-01-17
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\initlssvm.m, 3327 , 2010-09-16
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\kentropy.m, 2206 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\kernel_matrix.m, 3569 , 2011-08-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\kernel_matrix2.m, 795 , 2011-08-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\kpca.m, 6137 , 2010-06-08
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\latentlssvm.m, 2398 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\latticeseq_b2.m, 5836 , 2010-10-18
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\leaveoneout.m, 3667 , 2010-09-15
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\leaveoneoutlssvm.m, 2408 , 2011-06-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\lin_kernel.m, 531 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\linesearch.m, 3758 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\linf.m, 313 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\lssvm.m, 1762 , 2010-09-15
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\lssvmMATLAB.m, 2082 , 2010-01-13
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\mae.m, 281 , 2011-07-26
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_20161004_cuzaodu_lssvm.m, 3452 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_FOA_LSSVM.m, 1979 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_GWO_LSSVM.m, 2873 , 2017-02-10
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_MFO_LSSVM.m, 2851 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_PSO_LSSVM.m, 6578 , 2016-09-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_SCA_LSSVM.m, 2843 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_SCA_MFO_WOA_GWO_LSSVM.m, 4121 , 2018-02-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_SVM_20160311.m, 2081 , 2016-03-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_WOA_LSSVM.m, 2851 , 2016-10-04
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\main_jiaocha_yanzheng_20160929.m, 1761 , 2016-09-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\medae.m, 311 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\misclass.m, 693 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\mse.m, 285 , 2010-09-06
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\new_lssvm_SCA_MFO_WOA_GWO.m, 4580 , 2016-09-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\plotlssvm.m, 9963 , 2010-09-20
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\poly_kernel.m, 623 , 2010-06-08
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\postlssvm.m, 4838 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\predict.m, 3485 , 2003-02-21
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\predlssvm.m, 5303 , 2011-02-07
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\preimage_rbf.m, 4452 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\prelssvm.m, 6319 , 2011-06-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\progress.m, 1148 , 2011-06-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\range.m, 173 , 2010-05-11
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\rcrossvalidate.m, 5945 , 2010-09-16
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\rcrossvalidatelssvm.m, 4155 , 2011-06-29
基于GA_LSSVM特征选择的烟叶识别\LSSVM工具箱\ridgeregress.m, 1436 , 2003-02-21

下载说明：请别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！

发表评论

0 个回复

  • AA普通会员
    2021-07-07 04:32:30
    回复

    你好，请问我更改数据输入后（501*17），在第44行一直出问题警告: 矩阵接近奇异值，或者缩放错误。结果可能不准确。RCOND = 5.551115e-17。是怎么回事呢？ 

  • visualizationof cascading-failures
    说明：  介绍连锁故障的演化机理，流程，分为慢过程和快过程分别进行仿真(This paper introduces the evolution mechanism and process of cascading failure, which is divided into slow process and fast process)
    2021-03-11 13:19:25下载
    积分：1
  • JSP写的留言本,默认管理员用户名是：admin；默认密码是：123456...
    JSP写的留言本,默认管理员用户名是：admin；默认密码是：123456 -JSP to write the messages, the default admin users are : admin; The default password is : 123456
    2022-03-24 15:58:59下载
    积分：1
  • code or session cookies
    代码检测session或cookies-code or session cookies
    2022-07-09 18:33:08下载
    积分：1
  • FunK_means
    说明：  k均值聚类算法函数。利用k均值聚类方法对样本进行分类(K-means clustering algorithm function)
    2019-04-19 15:46:34下载
    积分：1
  • 可监控流量、WEB等内容，是一套很好用的局域网监控软件
    可监控流量、WEB等内容，是一套很好用的局域网监控软件-good
    2022-08-14 07:21:14下载
    积分：1
  • Java数字签名,当然每个客户端还是需要安装JRE的，不过现在的浏览器安装时都已经自动安装了...
    Java数字签名,当然每个客户端还是需要安装JRE的，不过现在的浏览器安装时都已经自动安装了-Digital Signature Java, of course, each client will still need to install the JRE. But now the browser already installed in the automatic installation
    2023-05-05 23:15:02下载
    积分：1
  • 用c++6.0做的网络编程ping命令，很好用的，试试吧
    用c++6.0做的网络编程ping命令，很好用的，试试吧-ping
    2022-02-11 13:07:15下载
    积分：1
  • Delphi网络数据包嗅探器
    应用背景样品：单位umain；接口使用 ；窗口，消息，SysUtils，类，图形，控件，窗体， ；对话框，stdctrls，Winsock，comctrls；const ；max_packet_size = 10000美元；2 ^ / / 16 ；sio_rcvall = 98000001美元； ；wsa_ver = 202美元；max_adapter_name_length  ； ； ； ； ； ； ； ；= 256； ；max_adapter_description_length = 128；max_adapter_address_length  ； ； ； ； ；= 8； ；IPHelper =“很DLL；关键技术型 ；UShort =词； ；页= DWORD； ；time_t = LongInt； ；tipheader =压缩记录 ； ； ；iph_verlen： ； ；函数； ； ； ；/ /âåðñèÿèäëèíàçàãîëîâêà ； ； ；iph_tos： ； ； ； ； ；函数； ； ； ；/ /òèïñåðâèñà ； ； ；iph_length： ； ；UShort； ； ；/ /äëèíàâñåãîïàêåòà ； ； ；iph_id： ； ； ； ； ； ；UShort； ； ；/ /Èäåíòèôèêàöèÿ ； ； ；iph_offset： ； ；UShort； ； ；/ /ôëàãèèñìåùåíèÿ ； ； ；iph_ttl： ； ； ； ； ；函数；
    2022-04-27 14:01:23下载
    积分：1
  • VCNetworkhigh-levelprogramming
    本书主要面向具有一定VC网络编程基础并希望学习较高层次编程技术的读者(The book has some major VC-oriented network programming base and hopes to learn higher-level programming technology readers)
    2008-12-25 09:30:49下载
    积分：1
  • 基于卷积神经网络的手写汉字识别
    基于卷积神经网络的手写汉字识别_matlab版本_可以识别509类手写汉字(Based on the _ handwritten Chinese characters recognition _matlab version convolutional neural network can identify 509 kinds of handwritten Chinese characters)
    2018-01-16 09:50:40下载
    积分：1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载

热门标签

Visual C++ matlab C/C++ Java Others Unix_Linux EasyLanguage易语言 Visual Basic C# PDF C++ Delphi VHDL ASP WINDOWS
热门下载

Copyright© 2019-2026 | Powered by Imdn | 浙ICP备16007336号 | IMDN交流 | 联系客服（QQ：3324461878）

本网站资源收集自网络及网站用户上传，若有侵权请邮件至（3324461878@qq.com），核实后我们会在24小时内删除，谢谢！