【SVM分类】基于自适应蚁狮算法优化SVM分类器实现胃肠道病变附matlab代码

该博客介绍了Antlion优化算法在路径规划问题中的应用。通过Matlab代码展示了如何调整迭代次数、边界和蚂蚁数量来改进算法性能。博主分享了仿真实验结果,并讨论了算法在不同迭代阶段的行为变化。此外,还提到了该算法在智能优化、信号处理和图像处理等领域的潜力。

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1 简介

2 部分代码

function RWs=RWalks(dim,max_iter,lb,ub,antlion,current_iter)I=1;rt=current_iter/max_iter;if current_iter>max_iter*0.20    I=1+1*rt;endif current_iter>max_iter*0.50    I=1+5*rt;endif current_iter>max_iter*0.75    I=1+10*rt;endif current_iter>max_iter*0.90    I=1+20*rt;endlb=lb'/I;ub=ub'/I;if rand<0.5    lb=lb+antlion;else    lb=-lb+antlion;endif rand>=0.5    ub=ub+antlion;else    ub=-ub+antlion;endRWs=zeros(max_iter+1,dim);for i=1:dim    X = [0 cumsum(2*(rand(max_iter,1)>0.5)-1)'];    a=min(X);    b=max(X);    c=lb(i);    d=ub(i);    RWs(:,i)=((X-a).*(d-c))./(b-a)+c;end

3 仿真结果

4 参考文献

[1] Singh, D. , and  B. Singh . "Effective and efficient classification of gastrointestinal lesions: combining data preprocessing, feature weighting, and improved ant lion optimization." Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 6(2020).

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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