本文主要是介绍数据生成 | Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成，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！
数据生成 | Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成
目录
- 数据生成 | Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成
- 生成效果
- 基本描述
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
生成效果
基本描述
1.Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成，运行环境Matlab2021b及以上；
2.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率，同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率；
Synthetic Train SVM “95.6667” Test on Original Dataset"92.6667"
模型描述
差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种优化算法，用于解决连续优化问题。它是一种进化算法的变体，最初由Storn和Price于1997年提出。
差分进化算法的核心思想是通过模拟自然界的进化过程来搜索问题的最优解。该算法使用一种称为"个体"的向量来表示解空间中的一个候选解。算法通过对个体进行交叉和变异操作来生成新的个体，并使用适应度函数评估每个个体的优劣程度。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成。
% Generate synthetic data using the trained autoencodernum_samples = 500; % Number of generating samplessynthetic_data_normalized = rand(input_size, num_samples);
synthetic_data_normalized = autoencoder(synthetic_data_normalized);% Denormalize synthetic data
synthetic_data = synthetic_data_normalized .* (max_val - min_val) + min_val;
synthetic_data_normalized=synthetic_data_normalized';
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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