ZIPMATLAB 2022a中基于2024年新算法的SVM参数优化研究：利用NRBO算法优化RBF函数惩罚与核参数，支持5分类任务的SVM性能评估,"MATLAB 2022a环境下应用新型NRBO算法优化 220.88KB

JWJqsnXVJ需要积分:1(1积分=1元)

资源文件列表:

新算法牛顿拉夫逊优化器优化支持.zip 大约有12个文件
  1. 1.jpg 34.37KB
  2. 2.jpg 169.24KB
  3. 与牛顿拉夫逊优化器在支持.html 16.75KB
  4. 与牛顿拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中的应用.doc 2.18KB
  5. 与牛顿拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中的应用.txt 1.74KB
  6. 中基于牛顿拉夫逊优化器的参数优化一引言随着机器学习.txt 1.76KB
  7. 中的创新算法应用基于牛顿拉夫逊优化器的支持向量机.html 16.74KB
  8. 中的牛顿拉夫逊优化器在支持向量.txt 1.91KB
  9. 中的牛顿拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中.html 17.09KB
  10. 基于的参数优化采用新算法牛.html 17.61KB
  11. 文章标题利用中的牛顿拉夫逊优化器优化支持.doc 1.95KB
  12. 新算法牛顿拉夫逊优化器优化支持向量.html 16.94KB

资源介绍:

MATLAB 2022a中基于2024年新算法的SVM参数优化研究：利用NRBO算法优化RBF函数惩罚与核参数，支持5分类任务的SVM性能评估,"MATLAB 2022a环境下应用新型NRBO算法优化SVM的RBF参数——以损失为适应度函数，实现5分类任务的高效与全局最优解",MATLAB2022a 2024新算法牛顿-拉夫逊优化器（Newton-Raphson-based optimizer，NRBO）, 优化支持向量机SVM的RBF函数的惩罚参数与核参数，以SVM的损失为适应度函数，如果有自己适应度函数，有专门的函数直接替就行。 并使用60%数据集训练SVM，40%数据集测试SVM的性能。 SVM用于5分类，每一类是一个矩阵，矩阵的每一行为一个特征向量，一个特征向量有5个特征值，如下图。 NRBO具有更快的收敛速度，有更好的全局最优解，2024最近发表的算法，你用就是创新 ,MATLAB2022a; 牛顿-拉夫逊优化器（NRBO）; SVM优化; 惩罚参数; 核参数; 适应度函数; 数据集分割; 5分类; 特征向量; 特征值; 快速收敛; 全局最优解; 创新算法,MATLAB 2
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90373210/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90373210/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB 2022a<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">与牛顿</span>-<span class="ff2">拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中的应用</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff3">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着机器学习算法的不断发展<span class="ff4">，</span>支持向量机<span class="ff4">（<span class="ff1">SVM</span>）</span>已经成为一种重要的分类算法<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff4">，<span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span></span>的性</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能往往受到其参数的影响<span class="ff4">，</span>如惩罚参数和核参数<span class="ff3">。</span>为了提高<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>的分类性能<span class="ff4">，</span>我们可以通过优化这些</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参数来实现<span class="ff3">。</span>近年来<span class="ff4">，</span>牛顿<span class="ff1">-</span>拉夫逊优化器<span class="ff4">（<span class="ff1">NRBO</span>）</span>作为一种高效的优化方法<span class="ff4">，</span>已经在各个领域得到</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">了广泛应用<span class="ff3">。</span>本文将探讨如何使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB 2022a<span class="_ _0"> </span></span>中的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span>来优化<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">RBF<span class="ff4">（</span></span>径向基函数<span class="ff4">）</span>函</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数的惩罚参数与核参数<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、</span>牛顿<span class="ff1">-</span>拉夫逊优化器<span class="ff4">（<span class="ff1">NRBO</span>）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">牛顿<span class="ff1">-</span>拉夫逊优化器是一种基于牛顿法的迭代优化算法<span class="ff4">，</span>具有更快的收敛速度和更好的全局最优解<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">2024<span class="_ _0"> </span></span>年<span class="ff4">，</span>一种新的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span>算法被提出并发表<span class="ff4">，</span>该算法在处理复杂问题时表现出色<span class="ff3">。</span>在<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>参数优</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化中<span class="ff4">，<span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span></span>可以有效地寻找最佳的惩罚参数与核参数<span class="ff4">，</span>从而提高<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>的分类性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff3">、<span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span></span>的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">RBF<span class="_ _0"> </span></span>函数及适应度函数</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">SVM<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">的<span class="_ _1"> </span></span>RBF<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">函数是一种常用的核函数<span class="ff4">，</span>可以有效地处理非线性分类问题<span class="ff3">。</span>在参数优化过程中<span class="ff4">，</span>我们将</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">SVM<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">的损失作为适应度函数<span class="ff3">。</span>当使用<span class="_ _1"> </span></span>NRBO<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">进行优化时<span class="ff4">，</span>我们可以通过<span class="_ _1"> </span></span>MATLAB<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">提供的函数直接替换</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">适应度函数<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff3">、</span>数据集划分与<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>训练<span class="ff3">、</span>测试</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们将数据集按照<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">60%</span>训练<span class="ff3">、<span class="ff1">40%</span></span>测试的比例进行划分<span class="ff3">。</span>其中<span class="ff4">，<span class="ff1">60%</span></span>的数据用于训练<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="ff4">，</span>40%</span>的数据</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用于测试<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>的性能<span class="ff3">。</span>每一类数据都是一个矩阵<span class="ff4">，</span>矩阵的每一行为一个特征向量<span class="ff4">，</span>一个特征向量有<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">5</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">个特征值<span class="ff3">。</span>在训练过程中<span class="ff4">，</span>我们使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span>优化的参数来初始化<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="ff4">，</span></span>并通过迭代优化过程不断调整</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参数<span class="ff4">，</span>以获得最佳的分类性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff3">、<span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span></span>优化<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>参数的过程</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB 2022a<span class="_ _0"> </span></span>中<span class="ff4">，</span>我们可以使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span>来优化<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">RBF<span class="_ _0"> </span></span>函数的惩罚参数与核参数<span class="ff3">。</span>首先<span class="ff4">，</span>我</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">们需要定义适应度函数<span class="ff4">，</span>即<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">SVM<span class="_ _0"> </span></span>的损失函数<span class="ff3">。</span>然后<span class="ff4">，</span>我们使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span>进行迭代优化<span class="ff4">，</span>寻找最佳的参数</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">组合<span class="ff3">。</span>在每一次迭代中<span class="ff4">，<span class="ff1">NRBO<span class="_ _0"> </span></span></span>都会根据当前的参数组合计算适应度函数的值<span class="ff4">，</span>并据此调整参数<span class="ff4">，</span>以</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">使适应度函数达到最小值<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六<span class="ff3">、</span>实验结果与分析</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP"深入解析某发动机厂非道路四阶段中重型柴油机ECU控制器工作原理图",某发动机厂深入解析：非道路四阶段中重型柴油机ECU控制器工作原理图解,某发动机厂非道路四阶段中重型柴油机ecu控制器原理图,核心189.2KB2月前
    ZIPSTC89C52RC(TQFP44封装） 51单片机最小系统板AD设计硬件原理图+PCB+3D封装库文件.zip2.33KB2月前
    ZIP基于波动模型的不规则粗糙表面生成技术：自定义波动分布与赋值的应用,"粗糙表面波动的定制化模型：以波动生成为引擎的自定义面处理系统",粗糙表面，波动模型生成，用于在物体表面生成不规则的粗糙表面，或面表面120.4KB2月前
    ZIP基于COMSOL有限元仿真模型的三相变压器多物理耦合分析系统：电磁-声-结构力场耦合分析模型研究及应用 ,COMSOL有限元多物理耦合模型：三相变压器电磁、声与结构力联合分析中的应力与磁密声场研究,C80.01KB2月前
    ZIP文章解读及MATLAB代码复现：梯级水光互补系统短期优化调度模型的研究与实践,基于光伏出力不确定性的梯级水光互补系统短期优化调度模型及Matlab代码复现研究报告,1023-(文章复现)梯级水光互补系388.64KB2月前
    ZIP基于MMC级联H桥仿真图的电压电流双闭环控制策略研究,"MMC级联H桥仿真图解析：电压电流双闭环控制策略研究",MMC，级联H桥仿真图，电压电流双闭环 ,MMC; 级联H桥仿真; 电压电流双闭环; 48.75KB2月前
    ZIP三相桥式整流电路的有源逆变状态Matlab仿真报告：从直流发电机电动系统探究电能流转关系及其变流器分析,三相桥式整流电路有源逆变状态下的Matlab仿真报告：从直流发电机电动系统入手，研究电能流转关系170.35KB2月前
    ZIP基于扩张状态观测器的PMSM自抗扰控制仿真模型：微分器TD、非线性状态误差反馈律NLSEF与MATLAB Simulink的应用研究,基于扩张状态观测器的PMSM自抗扰控制（ADRC仿真模型）：跟踪微346.89KB2月前