smo算法优化matlab代码机器学习算法对比 运行代码： 从 GitHub 克隆项目 启动 Matlab 在 Matlab 中，移动到刚刚下载的目录 (cMLA-GitRepo) 为了预处理和转换weka的数据集，移动到数据集目录并运行（F9）转换器（例如：移动到\Datasets\BCIC_3_DS_4a_100hz，运行BCIC_3_DS_4a_converter.m） 要绘制结果（Clustergram 和 Pearson 相关矩阵），请运行 plotresults_new.m 要绘制平均皮尔逊相关矩阵，请在 plotresults_new.m 中删除第 187-248 行的注释符号 要向绘图添加标题，请在 plotresults_new.m 中，从第 156,165,216 行中删除注释符号，并相应地手动重命名第 7 行中的标题。 变更日志： 04.01.2016 - 收尾 LRM 更名为 LR 添加了优化的参数值 删除了 2 个文件夹 添加了用于在傅立叶变换前后绘制示例信号的脚本 05.12.2015 - 大修 更新的图表和结果 13.05.2015 - 更新图表 Clus

基于matlab 的pmsm控制模型仿真设计，该仿真模型包括 clark，park，clark逆变换，park逆变换，PI速度环，SVPWM，滑模观测器（smo）等模块，具有较强的稳定性、抗干扰性及工程易实现等特点

JKI SMO： 1、习惯了使用JKI State Machine； 2、JKI State Machine 是单进程的，无法处理多任务并发系统； 3、对OOP知之甚少，绕过OOP设计的复杂性。

包含如下文件清单 1.base templates模板 2.DAQmx templates模板 3.driver template模板 4.graph templates模板 5.json-rpc templates模板 6.timedloop templates模板 7.UI templates模板

永磁同步电机滑模观测器离散仿真模型，离散采样，开环切闭环

利用labview常用架构JKI SMO简单设计一款测试系统

本程序应用SVM为基础，核函数采用高斯核函数，数据为手写数字数据1和9，用smo加速算法，识别正确率达99.4%，而且我博客有讲解

SMO算法是实现SVM的快速方法，本资源主要针对的是SVM的算法中的其中一种实现方法——SMO。SMO运用迭代的思想，一次迭代两个参数，从而使得收敛及其快速。注：请运行与阅读MYSVMEXE.m代码

SVM算法中最后求解拉格朗日乘子优化的SMO算法的C++实现版本

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