分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测

本文主要是介绍分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测

分类效果

基本描述

基于多策略混合改进的麻雀搜索算法（ISSA）优化支持向量机（SVM）的数据分类预测。可实现二分类和多分类。
程序已经调试好，替换数据集直接运行出图，非常适合新手小白。
预测适应度曲线，预测效果等图像
1、sin混沌映射进行种群初始化
2、采用动态自适应权重优化发现者位置。
3、柯西变异
发挥柯西算子的扰动能力，提高算法的全局搜索能力！
4、反向搜索策略
通过反向学习策略找到对应的反向解，然后评估出保存较好的解，更易寻到最优解！
注：建议使用matlab2020a以上版本，避免乱码

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测。

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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/134843675

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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