一个支持向量机优化算法源代码

资 源 简 介

一个支持向量机优化算法源代码

详 情 说 明

支持向量机优化算法在信号处理领域有着广泛的应用价值，尤其适合毕业设计中涉及的复杂数据场景。该算法通过解耦技术能够有效分离混合信号中的独立成分，恢复出原始信号特征。

在实现过程中，D-S证据理论为多传感器数据融合提供了数学框架，通过基本概率分配函数整合不同来源的数据特征。配合迭代自组织数据分析技术，系统可以动态调整分类边界，提高识别精度。

能量熵作为关键特征参数，能有效量化信号的复杂度。算法通过优化支持向量机的核函数和惩罚系数，显著提升了仿真效率。这种方案特别适合处理非线性和高维数据，为信号分类任务提供了可靠的理论支持和实现路径。