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支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种强大的监督学习算法，用于分类和回归任务。其核心思想是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。SVM的关键在于找到支持向量，即离超平面最近的数据点，这些支持向量决定了超平面的位置和方向。SVM通过最大化支持向量与超平面

参考Intel的SD卡image设计的教程（https://rocketboards.org/foswiki/Documentation/EmbeddedLinuxBeginnerSGuide） 确认DE10-Nano的MSEL设置为01010，插上SD卡 给DE10-Nano上电，发现可以启动，但卡死在这里不动了： 如果只测试Preloader和uboot的时候也有这个错误： 

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PSO优化RBF做多分类预测模型，程序直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序内注释详细，可学习性强。包运行，无原理讲解。。ID:6250679731563167

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基于神经网络的自适应PID控制器通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。程序有注释YID:5650652300828715

1.算法描述1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点。任意满足上述特性的函数，都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离（欧式径向基函数）。最常用的径向

1.算法描述      1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点。任意满足上述特性的函数，都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离（欧式径向基函数）。

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1.算法描述LMS(LeastMeanSquare),由Widrow和Hoff于1960年提出，也称Δ规则。该算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则，但LMS更易实现，因此得到广

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