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支持向量机拟合,一种有效的拟合方法,可以用在多学科协同优化中作为代理模型

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发表于 2024-1-31 16:24:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
文件列表:
├文件夹1:[svm]
│  ├(1)binomial.m
│  ├(2)centrefig.m
│  ├(3)cmap.mat
│  ├(4)Contents.m
│  ├文件夹1:[Examples]
│  │  ├文件夹1:[Classification]
│  │  │  ├(1)iris1v23.mat
│  │  │  ├(2)iris2v13.mat
│  │  │  ├(3)iris3v12.mat
│  │  │  ├(4)linsep.mat
│  │  │  ├(5)nlinsep.mat
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹2:[Regression]
│  │  │  ├(1)example.mat
│  │  │  ├(2)sinc.mat
│  │  │  ├(3)titanium.mat
│  │  │  └█
│  │  └█
│  ├(5)iris1v23.mat
│  ├(6)iris2v13.mat
│  ├(7)iris3v12.mat
│  ├(8)linsep.mat
│  ├(9)newsvm.zip
│  ├(10)nlinsep.mat
│  ├(11)nobias.m
│  ├文件夹2:[Optimiser]
│  │  ├(1)Makefile
│  │  ├(2)pr_loqo.c
│  │  ├(3)pr_loqo.h
│  │  ├(4)qp.c
│  │  ├(5)qp.dll
│  │  └█
│  ├(12)qp.dll
│  ├(13)README
│  ├(14)softmargin.m
│  ├(15)svc.m
│  ├(16)svcerror.m
│  ├(17)svcinfo.m
│  ├(18)svcoutput.m
│  ├(19)svcplot.m
│  ├(20)svdatanorm.m
│  ├(21)svkernel.m
│  ├(22)svr.m
│  ├(23)svrerror.m
│  ├(24)svroutput.m
│  ├(25)svrplot.m
│  ├(26)svtol.m
│  ├(27)tuxiangshibie.m
│  ├(28)uiclass.m
│  ├(29)uiclass.mat
│  ├(30)uiregress.m
│  ├(31)uiregress.mat
│  ├(32)xunlianlizi.asv
│  ├(33)xunlianlizi.m
│  ├(34)xunlianlizi1.asv
│  ├(35)xunlianlizi1.m
│  └█
└█

运行例图:
01.jpg


支持向量机拟合,一种有效的拟合方法,可以用在多学科协同优化中作为代理模型.rar (127.32 KB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)


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