编译通过的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化源程序

资 源 简 介

编译通过的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化源程序

详 情 说 明

本文探讨一个集成多种机器学习技术的智能分析系统，该系统在MATLAB环境中实现了从特征工程到模型优化的完整流程。系统的核心创新点在于采用粒子群算法同时处理特征选择和SVM参数优化这两个关键环节，这种双目标优化策略能有效提升模型性能。

在数据处理层，系统支持对几何特征（面积、周长、矩形度等）的自动化提取，并配有连通区域分析模块。可视化方面采用CDF曲线和三维曲面图展示特征分布与算法收敛过程，其中三角函数曲线用于呈现概率分布特征。

针对数字信号调制识别这一典型应用场景，系统实现了四种经典算法的对比框架： 最小二乘法提供基准线性模型 SVM分类器配合RBF核函数 前馈神经网络处理非线性特征 K近邻算法作为非参数化参照

粒子群优化模块通过群体智能搜索特征子集和模型超参数的组合空间，其适应度函数同时考虑分类精度和特征维度。系统运行时自动生成三维收敛轨迹图，直观展示算法在参数空间中的探索过程。

该架构特别适用于小样本高维特征场景，通过智能优化缓解维度灾难问题。实验结果可通过累积分布函数曲线对比不同方法的识别成功率，而几何特征分析模块输出的形态学参数为信号分类提供了可解释的特征依据。