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MATLAB实现基于CNN-SVM 卷积神经网络(CNN)结合支持向量机(SVM)进行多特征分类预测的详细项目实例(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
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南唐雨汐
2025-12-23
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南唐雨汐
2025-12-23 07:17:23
项目介绍 Python实现基于SSA-CNN-SVM麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测
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南唐雨汐
2025-12-23
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南唐雨汐
2025-12-23 07:13:08
MATLAB实现基于支持向量机(SVM)进行风电功率预测的详细项目实例(含完整的程序,GUI设计和代码详解) )
经管文库(原现金交易版)
南唐雨汐
2025-12-22
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南唐雨汐
2025-12-22 08:30:36
项目介绍 Python实现基于WOA-LSSVM鲸鱼优化算法(WOA)结合最小二乘支持向量机(LSSVM)进行数据分类预测
python论坛
南唐雨汐
2025-12-22
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158
南唐雨汐
2025-12-22 08:13:26
项目介绍 Python实现基于AOA-SVM算术优化算法(AOA)优化支持向量机的数据分类预测
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南唐雨汐
2025-12-22
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南唐雨汐
2025-12-22 07:01:39
项目介绍 Python实现基于OOA-SVM鱼鹰算法(OOA)优化支持向量机的多变量输入数据分类预测
python论坛
南唐雨汐
2025-12-21
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南唐雨汐
2025-12-21 07:09:38
项目介绍 Python实现基于CPO-LSSVM冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘支持向量机进行多变量回归预测
python论坛
南唐雨汐
2025-12-21
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南唐雨汐
2025-12-21 07:00:56
项目介绍 Python实现基于MISSA-SVM多策略混合改进的麻雀搜索算法(MISSA)优化支持向量机(SVM)进行数据分类预测
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南唐雨汐
2025-12-20
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南唐雨汐
2025-12-20 07:09:59
项目介绍 Python实现基于CNN-SVM卷积神经网络(CNN)结合支持向量机(SVM)进行多输入单输出回归预测
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南唐雨汐
2025-12-19
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南唐雨汐
2025-12-19 07:41:12
项目介绍 Python实现基于BO-SVM贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机进行数据多变量时间序列预测
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南唐雨汐
2025-12-19
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南唐雨汐
2025-12-19 07:37:14
项目介绍 MATLAB实现基于LSTM-PSO-SVM 长短期记忆网络(LSTM)结合粒子群优化算法(PSO)与支持向量机(SVM)进行股票价格预测
MATLAB等数学软件专版
南唐雨汐
2025-12-19
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南唐雨汐
2025-12-19 07:07:28
项目介绍 MATLAB实现基于ICEEMDAN-SVM改进完全集合经验模态分解自适应噪声(ICEEMDAN)结合支持向量机(SVM)进行故障诊断分类预测
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南唐雨汐
2025-12-18
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南唐雨汐
2025-12-18 07:41:46
项目介绍 MATLAB实现基于EEMD-SVM集合经验模态分解(EEMD)结合支持向量机(SVM)进行故障诊断分类预测
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南唐雨汐
2025-12-18
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南唐雨汐
2025-12-18 07:40:04
项目介绍 MATLAB实现基于RNN-SVM 循环神经网络(RNN)结合支持向量机(SVM)进行光伏功率预测
MATLAB等数学软件专版
南唐雨汐
2025-12-18
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南唐雨汐
2025-12-18 07:13:25
项目介绍 MATLAB实现基于支持向量机(SVM)进行股票价格预测
MATLAB等数学软件专版
南唐雨汐
2025-12-17
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南唐雨汐
2025-12-17 07:22:13
多类别智能分类器方法研究
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打了个飞的
2025-12-16
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打了个飞的
2025-12-16 11:17:23
Python实现基于SAO-LSSVM雪消融算法(SAO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)进行多特征分类预测的详细项目实例(含完整的程序,GUI设 ...
经管文库(原现金交易版)
南唐雨汐
2025-12-15
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南唐雨汐
2025-12-15 08:32:00
Python实现基于SO-CNN-SVM蛇群优化算法(SO)优化卷积支持向量机进行多特征分类预测的详细项目实例(含完整的程序,GUI设计和代码详解)
经管文库(原现金交易版)
南唐雨汐
2025-12-15
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南唐雨汐
2025-12-15 07:38:46
项目介绍 MATLAB实现基于支持向量机(SVM)进行多特征分类预测
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南唐雨汐
2025-12-14
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南唐雨汐
2025-12-14 07:21:15
基于BP神经网络和支持向量机实现风机故障诊断
IT基础
曹泽芃
2025-12-12
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2025-12-12 11:26:48
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