基于PSO-SVM的Matlab程序

这篇文章介绍了如何使用粒子群算法优化MATLAB中的支持向量机程序，以提高对股票价格和经济走势的预测精度。

为了精确预测缓倾斜煤层区段煤柱宽度，分析了影响综采工作面的主要因素，并选取了8个关键因子。建立了基于粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的预测模型，通过对PSO-SVM、网格搜索优化支持向量机（GS-SVM）和遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）三种方法的对比分析，结果显示PSO-SVM方法的预测平均相对误差仅为1.81%，具有较高的预测精度和普适性。该模型能够有效预测缓倾斜煤层区段煤柱宽度，对综采工作面具有重要指导意义。

这个程序基于libsvm，演示了如何使用MATLAB中的SVM解决军事应用中的问题。代码经过验证可直接运行，libsvm库已包含在压缩包中。

这是一个基于MATLAB平台开发的SVM图像分类程序，有效分类卫星干扰信号。该程序利用支持向量机算法进行信号分析和分类，适用于处理各类干扰信号。

粒子群算法，又称为粒子群优化算法（PSO），是近年来发展起来的一种新的进化算法。PSO算法属于进化算法的一种，类似于遗传算法，它从随机解出发，通过迭代寻找最优解。与遗传算法相比，PSO算法的规则更为简单。压缩文件包含英文说明书。

经典支持向量机（SVM）算法的MATLAB仿真程序，适用于各种数据的SVM实验。

这是MATLAB中NBNC-PSO-ES算法的源代码，专为多模态优化问题设计。您可以轻松与其他算法进行比较和更新。项目完全用于研究目的，包括算法、函数代码和数据。主程序入口为'ex.m'，同时提供了测试问题的补充工具和CEC2013最佳值的数据信息。算法支持并行运行，确保您的并行池可用。

本项目是作者自行设计，具备GUI界面，操作简便，适合初学者及进阶者学习。下载后可直接运行，为计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师及从业人员提供支持。适用于期末课程设计、大作业及毕业设计，具备高度学习参考价值。对于有基础的使用者，可以根据需要进行二次开发。

基于SVM的手写字体识别 支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在手写字体识别领域展现出优异的性能。通过将手写字符图像转换为特征向量，SVM能够有效地学习不同字符类别之间的复杂边界，从而实现高精度的识别。 核心步骤： 特征提取: 从手写字符图像中提取关键特征，例如笔画方向、像素分布等，形成特征向量表示。 训练SVM模型: 利用标记好的手写字符数据集，训练SVM分类器。SVM通过寻找最优超平面，将不同类别的特征向量在高维空间中尽可能分离开。 识别预测: 将待识别的手写字符图像转换为特征向量，输入训练好的SVM模型，预测其所属的字符类别。 优势： 对高维数据和非线性可分问题具有良好的处理能力。 泛化能力强，能够有效避免过拟合问题。 应用场景: 手写数字识别、手写汉字识别、签名验证等。