Matlab 基于班翠鸟优化算法优化支持向量机(PKO-SVM)的数据多特征分类预测 (多输入单输出)

原创 已于 2025-10-22 23:57:25 修改 · 247 阅读 · 4 ·
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#算法 #matlab #支持向量机 #PKO #交叉验证 #分类

于 2025-10-22 23:57:09 首次发布

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1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取

1、代码简介

Matlab 基于班翠鸟优化算法优化支持向量机(PKO-SVM)的数据多特征分类预测 (多输入单输出)

程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！

交叉验证默认5折，1-10折可调

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。

2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取

点击下方了解更多！

算法 ｜ 2024最新算法：斑翠鸟优化算法原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
尘世冰封的专栏
03-31 994
斑翠鸟优化算法凭借其高效的全局搜索与局部开发能力，在工程优化和机器学习领域展现了广泛的应用潜力。未来研究方向包括：动态环境适应：实时调整参数以应对动态变化的优化问题。轻量化模型设计：降低计算复杂度，适配边缘设备部署。跨学科融合：结合深度学习（如CNN超参数优化）与量子计算，探索新型混合算法。以上进展表明，PKO及其改进版本将在智能算法领域持续发挥重要作用。
MATLAB实现基于PKO-LSSVM-Adaboost班翠鸟算法（PKO）优化最小二乘支持向量机结合AdaBoost分类模型的详细项目实例
优质创作者: 人工智能技术领域 对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
04-19 1067
在她有她机器学习模型中，LSSVM和AdaBoost各自有着广泛她应用，但两者她结合常常受到各自局限她她影响，例如LSSVM对她超参数她敏感她以及AdaBoost她过拟合风险。系统她部署不仅确保了高效她实时推理和数据流处理，还具备了良她她可扩展她和安全她，能够为各种实际应用提供精准她分类服务。系统她部署平台基她云计算平台和本地服务器相结合她方式。在面对复杂和噪声较她她数据时，传统她LSSVM和AdaBoost算法可能会表她出较大她波动她，尤其她LSSVM她超参数敏感她较强，AdaBoost容易陷入过拟合。
找不到创新点？教你用2024年新算法PKO实现特征选择让审稿人眼前一亮！
QSJIQIXUEXI的博客
06-04 2004
如果大家在做各类机器学习分类预测问题，那么特征选择完全可以凸显你的创新性。传统的PCA、KPCA等降维算法已经被用烂了，审稿人看了也得头疼。本期推文的创新点与内容完全够一篇paper，同时，知网和WOS平台肯定也是搜不到的。
【三维路径规划】班翠鸟算法PKO多无人机三维航迹规划【含Matlab源码 MYD004期】
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03-31 678
班翠鸟算法PKO多无人机三维航迹规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
K-means优化算法(KO)-SCI一区高被引算法！公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
QSJIQIXUEXI的博客
12-02 1820
K-means优化算法(K-meansOptimizer,KO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法，该算法原理新颖，在优化算法中巧妙引入聚类算法，值得一试！该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-BaesdSystems》上！
苔藓生长优化算法(MGO)-2024年9月SCI新算法-公式原理详解 Matlab代码免费获取
QSJIQIXUEXI的博客
11-01 2090
苔藓生长优化算法(Moss Growth Optimization, MGO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于自然环境中苔藓的生长过程。不同于以往的动物园算法，该算法采用了种群划分的方法，也有一些与以往算法不同新的机制值得我们学习，可以一试！该成果由Boli Zheng于2024年9月发表在SCI二区期刊《Journal of Computational Design and Engineering》上！
梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
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01-27 5026
梦境优化算法(Dream Optimization Algorithm, DOA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于人类梦境的启发。该算法结合了一个基本的记忆策略，一个遗忘和补充策略，以平衡探索和利用，值得一试！该成果由Yifan Lang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》上！
多目标班翠鸟优化算法（MOPKO）求解多无人机协同路径规划（多起点多终点，起始点、无人机数、障碍物可自定义）附MATLAB代码
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在多无人机协同任务（如物资配送、区域监测、应急救援）中，“多起点多终点、参数可自定义” 的路径规划是核心技术难题 —— 需同时优化 “路径长度、飞行能耗、避障安全性、任务完成效率” 等多个冲突目标。多目标班翠鸟优化算法（MOPKO，Multi-Objective Purple Martin Optimization Algorithm）作为一种仿生智能优化算法，借鉴班翠鸟 “高空侦察 - 精准俯冲 - 群体协同” 的行为特性，能高效平衡多目标优化与动态参数适配，为该问题提供灵活可行的解决方案。
神经种群动态优化算法(NPDOA)-2024年9年SCI一区新算法-公式原理详解 Matlab代码免费获取
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神经种群动态优化算法(NPDOA)是一种新型的元启发式算法，灵感来源于脑神经科学的启发。该算法创新性较高，发表的期刊等级很高，值得一试！该成果于2024年9月发表在SCI一区Top期刊《Knowledge-Based Systems》上！
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05-19
内容概要：本文档介绍了基于班翠鸟算法（PKO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）结合AdaBoost分类模型的详细项目实例。项目旨在通过PKO算法优化LSSVM和AdaBoost模型的参数，以提升分类精度、增强全局搜索能力、提高...
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
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二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
Louvain 算法
FionaDong的博客
12-12 200
Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
最新发布
m0_59624833的博客
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hot100链表的两道题详解。
二次规划（QP）算法
weixin_43156294的博客
12-10 595
二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。
【每天学习一点算法 2025/12/10】反转链表
Colorful9的博客
12-10 893
本文介绍了反转链表的三种实现方法：1）使用栈结构存储节点后弹栈重建；2）迭代法通过遍历直接修改节点指向；3）递归法在回归过程中逐步反转节点。重点解析了递归实现的原理，通过递推找到尾节点后，在回归过程中逐个反转节点指向并断开原链接。三种方法各有特点，栈实现直观但需额外空间，迭代法高效，递归法则展示了递归的独特处理方式。
Conan-embedding整理
kexin197的博客
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本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
**智能建模算法（GA-ELM）**与**多目标优化算法（NSGA-Ⅱ）** 相结合，用于解决**42CrMo钢表面激光熔覆工艺优化**问题
算法如诗的博客
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